终身行为筛查揭示了脊椎动物衰老的机制

《SCIENCE》：Lifelong behavioral screen reveals an architecture of vertebrate aging

利用机器学习和计算机视觉技术连续追踪非洲肺鱼从青春期到死亡的行为变化，发现其存在个体化的衰老轨迹和关键行为阶段的突发转变，并证实早期行为特征可有效预测寿命，为脊椎动物衰老机制研究提供新方法。

　　

编辑总结

如果能够连续记录脊椎动物从青少年时期到死亡期间的整个成年生活，将有助于全面了解衰老的行为特征。然而，由于脊椎动物衰老过程的时间跨度较长且复杂性较高，迄今为止这种观察还难以实现。Bedbrook等人利用机器学习和计算机视觉领域的重大进展，对一种自然寿命较短的脊椎动物——非洲鳉鱼的成年生活进行了近乎实时的追踪。研究结果表明，这些动物表现出不同的衰老轨迹，这些轨迹由行为上的突然变化所决定。这些发现可能有助于我们更好地理解其他脊椎动物（包括人类）的衰老过程。——Mattia Maroso

结构化摘要

引言

随着年龄的增长，患严重疾病（如癌症、心血管疾病和痴呆症）的风险显著增加。随着老年人口的增长，人们越来越迫切地希望更深入地了解衰老的整个过程。我们假设，通过持续观察个体从出生到与衰老相关的死亡的过程，可以获得关于衰老机制的基本见解。然而，由于脊椎动物衰老过程的时间跨度很长，对单个个体进行连续观察在实践中是不可行的。

研究背景

我们选择了非洲绿松石鳉鱼作为衰老研究的模型物种，这种鱼的自然寿命较短（中位数为4到8个月），以此来连续记录其从青春期到死亡期间的行为，从而探讨成年寿命的发展过程和衰老机制。行为是反映动物状态的重要指标，它整合了多器官系统生理功能的多种特征，包括感觉、认知和行动等核心神经系统功能。我们设计了一种无偏见的观察方法，系统地研究行为模式如何随年龄变化，并判断行为是否能够预测未来的衰老差异甚至剩余寿命。这种无偏见的方法还使我们能够探究干预措施对行为的影响，并检测是否存在定义成年生活阶段的特定行为模式。

研究结果

我们建立了一个系统，能够连续记录个体动物从青春期到死亡期间的全部行为，从而系统且定量地分析脊椎动物的多维行为动态。通过这一研究，我们发现短寿命动物的行为轨迹与长寿命动物的行为轨迹存在显著差异。基于这些行为轨迹，我们将年龄匹配的动物分为预期寿命较长和较短的组别，并进行了多器官转录组分析。寿命较长的动物在核糖体和代谢途径上表现出转录组变化，但在炎症等与衰老相关的关键途径上没有变化。通过机器学习模型，我们发现个体在相对年轻时的行为足以预测其未来的寿命长短，而且某些关键行为特征在动物界中具有普遍性。这种非侵入性的行为观察方法还使我们能够研究人类相关的长寿干预措施（如饮食限制）对衰老过程的影响。最后，我们对从青春期到死亡整个衰老过程的连续追踪发现了一个令人惊讶的现象：动物在特定年龄会经历行为阶段的显著转变。这些数据提示了一种成年生活发展的模型，即衰老过程包含一系列离散的生命阶段，而不是逐渐且连续的衰退。

结论

我们设计并构建了一个平台，能够连续记录脊椎动物从青春期到死亡期间的自然行为，从而实现对衰老过程的高分辨率、无偏见的观察。研究发现，动物行为是反映衰老过程的重要非侵入性指标，脊椎动物在成年期会经历一系列稳定且模式化的行为阶段。这一关于寿命结构的发现有助于深化对生物衰老机制的理解，并可能为针对人类衰老及相关疾病的机制研究和治疗开发提供新的方向。

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终生行为观察。

为了研究衰老的整个过程，我们连续追踪了自然寿命较短的非洲绿松石鳉鱼从青春期到死亡期间的行为。这种非侵入性的自然行为观察方法揭示了个体动物在整个生命周期中的衰老轨迹。行为不仅可以用来推断年龄，还可以预测未来的寿命。行为追踪的连续性表明，个体在成年期会经历一系列稳定且模式化的行为阶段。

摘要

对个体脊椎动物整个生命周期的行为进行追踪，可以为我们提供前所未有的关于衰老过程的视角。我们创建了一个平台，用于高分辨率地连续记录非洲鳉鱼从青春期到死亡期间的行为。研究发现，不同个体的衰老轨迹具有显著差异。长寿命动物的行为与短寿命动物的行为从早期就存在明显区别，并且与特定器官的转录组变化相关。机器学习模型能够根据个体年轻时的行为准确推断其年龄，甚至预测其未来的寿命。最后，我们发现动物在成年期会经历一系列稳定且模式化的行为阶段，这些阶段之间有明显的转变，这揭示了衰老过程的精确结构。