鳉鱼的终生行为图谱绘测揭示了脊椎动物衰老的架构

通过追踪一种微型鱼类从成年初期到死亡的几乎每一个动作，一项新的研究揭示了一幅隐藏的行为衰老蓝图——它可预测一条鱼的年龄或某一个体的寿命长短。研究人员报告称，基于生命早期可见的行为模式，进行这种预测是可能的。脊椎动物的衰老历时漫长且复杂，并受众多因素的影响。动物的行为是洞察其内在状态的一扇窗口；已有研究表明，行为能反映包括人类在内的多个物种的衰老过程。然而，如何在生物体的整个生命周期内持续观察其行为一直是研究人员面临的一项重大挑战。因此，对于衰老的行为结构以及生命早期的行为特征与寿命之间存在怎样的关联，人们仍知之甚少。

为攻克这一难题，Claire Bedbrook 和同事开发出了一个高分辨率的连续行为记录平台，旨在监测自然寿命极短的非洲绿松石鳉鱼；这种鱼的寿命仅有几个月。通过利用机器学习和计算机视觉技术，该平台对该鳉鱼从成年初期（约 3 至 4 周大）至死亡的行为进行了追踪，旨在绘制其成年期行为模式的变化轨迹，确定行为模式是否能预测衰老进程及剩余寿命，并判定成年期的不同阶段。Bedbrook 等人发现，不同的鳉鱼个体会有不同的衰老轨迹，长寿与短寿个体在生命早期就已表现出明显的行为差异。具体而言，那些最终活得较长的鳉鱼会比早早死去的鳉鱼更为活跃、游动更快，并且会展现出更强劲的爆发性运动。此外，寿命长的鳉鱼主要在夜间睡眠。相比之下，寿命短的鳉鱼则表现出白天睡眠时间更长、活动模式也更紊乱。通过将机器学习模型应用于这些行为测量数据（统称为“行为组”），Bedbrook 等人开发了一种“行为时钟”，该时钟可仅用某鳉鱼的日常游动和活动模式即可估算其年龄。该模型还显示，从成年初期开始，仅凭行为模式就能可靠地预测一条鱼的寿命究竟是相对较短还是较长。