2024年6月21日，西班牙巴塞罗那基因组调控中心的Nicholas Stroustrup团队在cell上发表了题为Systematic mapping of organism-scale gene-regulatory networks in aging using population asynchrony的文章。
在多细胞系统中，构建生理异质性的机制模型面临着多尺度功能相互依赖性的挑战。驱动衰老的机制嵌入在复杂的稳态网络中，传统实验方法难以处理这些反馈回路和一对多的相互作用。尽管在单细胞生物中取得了一些进展，但在构建多细胞衰老的机械动态模型方面，仍然需要新的方法。
该研究通过Asynch-seq方法（是一种结合实验和建模的新方法，用于系统地识别驱动非遗传性生理异质性和寿命差异的分子机制。它利用现代RNA测序（RNA-seq）技术的速度和可扩展性，通过在同基因群体中分析基因表达异质性来研究生成寿命差异的过程），揭示了以下主要发现：
生理异质性与寿命差异的关系：在衰老过程中，不同个体的生理网络功能下降速率不同，导致寿命的广泛分布。
Asynch-seq方法的应用：通过收集成千上万的单个个体的转录组数据，研究捕获了线虫的“全转录组”，即一种高分辨率的非遗传变异图谱。
主要生理异质性来源的识别：研究使用该图谱指导大规模干扰筛查，识别出生殖细胞和体细胞之间总RNA含量的解耦是衰老过程中生理异质性的最大来源。这一过程由多效基因驱动，敲低这些基因可以显著减少寿命差异。
减少个体间衰老差异的实验验证：通过一系列干扰实验，研究证明直接操纵生成生理异质性的机制可以显著减少这种异质性，从而在种群中产生更好且更平等的衰老结果。
总之，这项研究通过系统地绘制生理异质性图谱，识别并验证了驱动衰老过程中生理异质性和寿命差异的关键机制，为减少个体间的衰老差异提供了新的方法和视角。
