Machine」は、大規模な個体群の生涯にわたる観察を自動化します。寿命、耐ストレス性、病因、および行動老化アッセイを実行するために必要な手順を示します。データの質と範囲により、研究者は生物学的および環境的変動が存在するにもかかわらず、老化への介入を研究することができます。この確率的要素は、老化を理解し、寿命を延ばしたり健康を改善したりする成功した介入を特定するために、研究者は実験動物の大規模な集団を同時に監視する必要があることを意味します。従来の手作業による死亡スコアリングでは、大規模な仮説検証に必要なスループットとスケールが制限されるため、ハイスループットの寿命アッセイのための自動化されたメソッドが開発されています。Machine(LSM)は、線虫の生涯にわたる追跡のために、改造されたフラットベッドスキャナーとカスタム画像処理およびデータ検証ソフトウェアを組み合わせたハイスループットイメージングプラットフォームです。このプラットフォームは、大規模な動物集団から、前例のない規模で、経験豊富な研究者が手動で行うアッセイと同等の統計的精度と精度で、高度に時間分解された寿命データを生成することにより、大きな技術的進歩を構成します。最近では、加齢に伴う行動や形態の変化を定量化し、寿命に結びつけるためにLSMがさらに発展しています。ここでは、LSMを使用して自動化されたライフスパン実験を計画、実行、および分析する方法について説明します。行動データの収集と高品質の生存曲線の収集を成功させるために必要な重要なステップを強調します。Introduction老化は、生物の生理学的機能の低下を特徴とする複雑で多面的なプロセスであり、時間の経過とともに病気や死亡のリスクが高まります1。集団間の相対的な老化率を測定するための間接的ではあるが厳密に定量的なプロキシを提供します3。老化研究は、介入に曝露された1つの集団と曝露されていない対照群の間の結果を比較するために、臨床試験と同様に寿命の正確な測定に依存することがよくあります。4や、環境の微妙な変化に対する寿命アッセイの固有の感度が原因であることがよくあります5。ロバストな実験には、大規模な母集団の複数回の反復が必要であり、このプロセスは、自動化6によって提供される実験のスケーラビリティから特に恩恵を受けます。寿命アッセイの厳しい要求は、老化プロセス自体の予測不可能性に起因しています。同一の環境に収容された同質の個体は、異なる死亡時間と生理学的低下率を示し7、寿命には高度な確率性が関与していることを示唆している7,8。したがって、平均寿命や最大寿命の変化など、老化プロセスの定量的な変化を測定し、個人差から生じるバイアスを克服するには、大規模な集団が必要です。ハイスループットな寿命アッセイの能力は、生存曲線の形状と老化の動態のモデルの研究をサポートするために重要です9。その短い寿命、遺伝的トラクタビリティ、および迅速な生成時間により、老化研究にとって非常に貴重なモデルであり、ハイスループットな老化および寿命アッセイへの適合性を強調しています。約50〜100匹の動物の同期した小さな個体群を固体媒体で経時的に追跡し、個々の死亡時刻を書き留めることによって測定されています。動物が年老いて運動能力を失うと、死亡時間を手作業で記録するには、動物を個別に突っ込み、頭や尾の小さな動きをチェックする必要があります。これは通常、退屈で面倒なプロセスですが、それを加速するための努力がなされています10、11、12。重要なことは、実験パイプラインの遅さは、老化の理解と検証された介入の有効性の進歩を妨げているということです。定量的データに対する老朽化研究の要求を満たすために、マイクロ流体チャンバーからフラットベッドスキャナー13、14、15、16、17、18まで、データ収集を自動化するための多くの技術が開発されています。LSMは、ユーザーが自動分析を検証、修正、および改良できる広範なソフトウェアスイートと組み合わせた慎重な機器校正プロトコルの開発によって達成される、高精度で正確な寿命データを収集するための広範な最適化において他の方法とは異なります13。寿命に大きな影響を与えるため、非常に重要な要素です19。LSMは、環境条件や遺伝子型に応じて、数日から数か月の間隔で20分ごとに線虫の画像を撮影します。生成されたデータは、手動アッセイのデータと比較してはるかに高い時間分解能であり、収集された画像は、生涯にわたって線虫の位置の永続的な視覚的記録を提供します。機械学習の手法を用いて、各個人に死の時間が自動的に割り当てられます。Browser」と呼ばれるクライアントソフトウェアを使用して、手動で迅速に検証できます。そのハードウェアとソフトウェアの結果として、LSMは、経験豊富な研究者の手による手作業による死亡スコアリングと統計的に区別がつかない生存曲線を生成することができ、作業負荷の減少とスケーラビリティの向上という利点もあります13。LSMの最新版では、線虫の生涯にわたる形態学的および行動学的データを収集し、各個体の寿命とともに報告することにより、行動老化の研究も可能になっています。LSMは、個体の「健康寿命」を寿命とは異なるものとして定量化するためによく使用されるランドマークである、各動物の活発な運動停止(VMC)の時間を捉えます。LSMは、寿命と行動の老化データを同時に収集することにより、老化のさまざまな表現型の結果に異なる影響を与える可能性のある介入の研究をサポートします20。肉眼的に観察可能な様々な表現型を用いて、身体運動または咽頭ポンプ21、組織の完全性22、および運動速度または刺激誘発性回転17などの行動老化を研究することができる。異なる老化表現型間の比較は、老化プロセスの因果構造の分析をサポートすることができます。VMCと寿命の比較は、最近、線虫の2つの異なる老化プロセスを特徴づけるために用いられた23。LSMは当初、線虫の寿命を測定するために開発されましたが、Cを含むさまざまな線虫種からの生存および行動データの収集をサポートしています。