斯坦福大学首次揭示衰老的“行为架构”，为评估健康寿命提供全新标尺

斯坦福大学Anne Brunet与Karl Deisseroth团队在《Science》发表研究，首次揭示了脊椎动物衰老的“行为架构”，为评估健康寿命提供了全新视角。研究通过对模式生物非洲青鳉鱼进行全生命周期行为监测发现，衰老并非各项功能的随机衰退，而是一个有内在结构、不同行为能力（如运动、睡眠、探索欲）按特定顺序和关联性下降的过程。这幅精细的“衰老路线图”不仅展示了哪些能力会率先衰退，更重要的是，它为抗衰老干预的有效性评估提供了一把全新的、非侵入性的“标尺”——未来评判一种疗法是否有效，可以看它是否能显著改变这张衰老图谱的演进轨迹。介绍 随着年龄增长，罹患包括癌症、心血管疾病和痴呆症在内的多种毁灭性疾病的风险显著增加。随着老年人口的增长，深入了解终生衰老过程的紧迫性也日益凸显。我们假设，通过对个体进行终生持续观察直至因衰老死亡，可以获得对衰老动态过程的根本性见解。然而，鉴于脊椎动物衰老的时间跨度很长，对单个脊椎动物进行终生持续观察并不现实。 理由 我们以非洲绿松石鳉鱼为研究对象，该鱼是脊椎动物衰老模型，其自然寿命较短（中位数为4至8个月）。我们持续记录其从青春期到死亡的行为，并探索成年期寿命进展和衰老的结构。行为是动物状态的丰富体现，它整合了多器官系统生理的多种特征，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倚的筛选方法，系统地探索行为模式如何随年龄变化，并确定行为是否可以预测未来的衰老差异，甚至剩余寿命。这种无偏倚的方法还使我们能够探索干预措施对行为的影响，并检验是否存在定义成年期生命进程的行为阶段。 结果 我们构建了一个系统，用于持续监测个体动物整个成年期的行为，从而能够以系统且定量的方式，初步研究脊椎动物从单帧视频（数十毫秒）到整个生命周期（从青春期到死亡约250天）不同时间尺度上的多维行为动态。通过这种对衰老过程的观察，我们发现短寿动物的行为轨迹与长寿动物的行为轨迹截然不同。基于这些行为轨迹，我们将年龄匹配的、预测为长寿和短寿的动物区分开来，并进行了多器官转录组分析。结果显示，长寿动物的核糖体和代谢通路转录组发生了变化，而其他关键的衰老相关通路（例如炎症通路）则没有变化。通过我们的机器学习模型，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，并且关键的预测行为似乎在整个动物界都具有保守性。这种非侵入性行为筛查还使我们能够探索与人类相关的长寿干预措施（饮食限制）如何影响衰老过程。最后，我们对动物从青春期到死亡的衰老过程进行了持续追踪，并发现了一个令人惊讶的现象：动物在不同年龄段表现出显著的刻板行为阶段之间的转变。这些数据提示了一种成年生命进程的架构模型，在该模型中，衰老过程包含一系列离散的生命阶段，而不是一个逐渐持续的衰退过程。 结论 我们设计并构建了一个平台，用于持续追踪脊椎动物从青春期到死亡的整个生命周期中的自然行为，从而能够对脊椎动物的衰老过程进行高分辨率、无偏倚的筛选。我们发现，动物行为可以作为一种极具信息量且无创的衰老过程读数，并且脊椎动物的成年期遵循一系列稳定且刻板的行为阶段。本文所述的生命周期架构有助于加深对生物衰老的基本理解，并可能促进针对人类衰老和年龄相关疾病的靶向机制和治疗发现工作。