A new gene set identifies senescent cells and predicts senescence-associated pathways across tissues

衰老 表型 生物 细胞衰老 细胞生物学 计算生物学 基因 遗传学
作者
Dominik Saul,Robyn Laura Kosinsky,Elizabeth J. Atkinson,Madison L. Doolittle,Xu Zhang,Nathan K. LeBrasseur,Robert J. Pignolo,Paul D. Robbins,Laura J. Niedernhofer,Yuji Ikeno,Diana Jurk,João F. Passos,LaTonya J. Hickson,Ailing Xue,David G. Monroe,Tamar Tchkonia,James L. Kirkland,Joshua N. Farr,Sundeep Khosla
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:13 (1): 4827-4827 被引量:841
标识
DOI:10.1038/s41467-022-32552-1
摘要

Abstract Although cellular senescence drives multiple age-related co-morbidities through the senescence-associated secretory phenotype, in vivo senescent cell identification remains challenging. Here, we generate a gene set (SenMayo) and validate its enrichment in bone biopsies from two aged human cohorts. We further demonstrate reductions in SenMayo in bone following genetic clearance of senescent cells in mice and in adipose tissue from humans following pharmacological senescent cell clearance. We next use SenMayo to identify senescent hematopoietic or mesenchymal cells at the single cell level from human and murine bone marrow/bone scRNA-seq data. Thus, SenMayo identifies senescent cells across tissues and species with high fidelity. Using this senescence panel, we are able to characterize senescent cells at the single cell level and identify key intercellular signaling pathways. SenMayo also represents a potentially clinically applicable panel for monitoring senescent cell burden with aging and other conditions as well as in studies of senolytic drugs.
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