中年行为或已决定你的寿命长短科学家杂志

通过在动物一生中对鱼类进行持续、细致的观察，研究人员发现：中年阶段的一些相对简单的行为——例如运动方式与睡眠模式——能够用来预测寿命。保持较高活动水平、且主要在夜间睡眠的鱼往往寿命更长；而那些更早出现“变慢”迹象的个体则寿命更短。令人意外的是，衰老并不是以平滑、连续的方式逐步展开，而是会在不同阶段之间出现“跳跃式”的变化。该研究提示：若能在人体中追踪日常习惯，或许可以更早地获得关于个体如何衰老的线索。

当动物进入中年后，其日常习惯就能提供关于其未来可能寿命长短的线索。

这一结论来自一项新的研究，由斯坦福大学吴怀慈神经科学研究所（Wu Tsai Neurosciences Institute）的“Knight Initiative for Brain Resilience”项目支持。研究团队对大量短寿命鱼类进行了贯穿生命全程的连续监测，以探究行为与衰老之间的关联。

尽管这些鱼具有相似的遗传背景，并在相同的受控条件下生活，但它们的衰老方式却差异显著。到成年早期，这些个体差异已经体现在游泳与静息的行为方式上。更重要的是，这些行为模式具有足够强的预测力，可以判断某条鱼最终将拥有较短还是较长的寿命。

尽管研究聚焦于鱼类，但其发现提示：借助可穿戴设备常规记录的细微日常行为（如运动与睡眠），可能能够为人类衰老过程提供洞见。

科学家杂志AI绘图 GPT5.4

该研究发表于《Science》（2026年3月12日），主要由吴怀慈神经科学方向的博士后研究员 Claire Bedbrook 与 Ravi Nath 牵头。研究源于“Knight Initiative”支持下的合作：由斯坦福大学遗传学家 Anne Brunet 与生物工程学家 Karl Deisseroth 所领导的多个实验室共同参与，二人均为论文通讯作者。

对衰老进行实时追踪

以往的大多数衰老研究会将年轻动物与年老动物进行对比。尽管这种方法有价值，但它可能忽略了：衰老如何在个体内部随时间逐步发生，以及个体之间的差异是如何逐渐形成的。

Bedbrook 和 Nath 希望在整个生命过程中连续地观察衰老的演变。他们想回答一个关键问题：即便是在几乎相同的饲养条件下，动物仍可能以不同方式衰老，并出现截然不同的寿命长短。研究团队的目标是确定：自然行为的差异，是否会在个体之间的寿命分化出现之前就已经开始显现。

为此，他们选择了非洲蓝绿丽鱼（African turquoise killifish）作为模型。该物种的寿命仅为4至8个月。尽管寿命很短，但它与人类共享重要的生物学特征，包括复杂的大脑，因此是开展衰老研究的理想模型。

在构建该鱼作为模式生物方面，Brunet 实验室一直走在前列。本研究也是首次对脊椎动物在整个成体阶段进行连续的、日夜不间断的追踪。

研究人员设计了一套自动化系统：每条鱼都在各自的水槽中生活，同时被恒定的摄像头持续监控。该装置可视作现实版的《楚门的世界》（The Truman Show）：系统记录了动物生命中的每一个瞬间。研究团队共随访了81条鱼，并获得了数十亿帧视频数据。

在如此庞大的数据基础上，研究人员分析了姿态、速度、静息与运动等指标。他们识别出100种不同的“行为音节”（behavioral syllables）——这些是鱼类运动与静息过程中最基本的、短暂且重复出现的动作单元。

Brunet 表示：“行为是一种极其整合性的读出，它反映了脑与身体层面正在发生的变化。分子标志物是必不可少的，但它们只能捕捉生物学过程的一部分。通过行为，我们可以看到整个机体的连续变化，而且是非侵入性的。”

凭借这种细致的记录，研究团队进一步提出新的问题：个体究竟在何时开始以不同方式走向衰老？哪些早期特征能够界定这些轨迹？仅凭行为能否预测寿命？

与长寿相关的早期行为信号

研究中最引人关注的发现之一，是个体的衰老轨迹在很早期就开始分叉。在完成全程追踪后，研究团队根据最终寿命对鱼进行分组，再回看以识别：这些行为差异最初在何时出现。他们发现：在“早期中年”（70至100天龄）阶段，最终寿命较长或较短的鱼，其行为就已经存在差异。

睡眠模式尤为关键。那些最终寿命较短的鱼，不仅夜间睡眠，而且在日间的睡眠占比会逐渐增加；相比之下，寿命较长的鱼主要在夜间睡眠。

活动水平也同样与寿命有关。沿着长寿轨迹的鱼游泳更有力，在运动时能够达到水槽中更高的速度；它们在白天也更活跃。值得注意的是，这种自发性的运动模式在其他物种中也与长寿有关。

更重要的是，这些行为差异具有预测意义，而不仅仅是“描述性观察”。研究人员使用机器学习模型表明：在中年阶段，仅需几天的行为数据，就足以估计寿命。“在生命较早阶段出现的行为改变，正在向我们传递未来健康状况与未来寿命的信息。”Bedbrook 如是说。

衰老以不同阶段的形式发生

该研究还揭示：衰老并不是以缓慢、平稳的方式推进。多数鱼经历2到6次快速的行为转变，每次持续仅数天。随后是更长时间的稳定阶段，持续数周。鱼类通常按顺序经历这些阶段，而不会在不同阶段之间反复来回切换。

Bedbrook 指出：“我们原本预期衰老会是一种缓慢、逐渐的过程。结果显示，动物在较长时间内保持稳定状态，然后会非常迅速地进入一种新的阶段。仅凭连续行为就能看到这种‘阶段化结构’，是我们最令人兴奋的发现之一。”

这种“阶段化”模式与人类研究的结论相呼应：分子层面的老化变化往往呈现“波次”特征，尤其在中年及更晚阶段更为明显。killifish 的结果从行为层面提供了对这一现象的另一种视角。

研究团队提出：衰老过程可能表现为长时间的相对稳定，随后被短暂的快速变化所打断。他们将其比作一座积木塔（Jenga tower）：在移除许多积木之前，整体结构看似稳定；但当某一个关键变化发生时，系统就会突然发生整体转变。

为进一步探究这些模式背后的生物学机制，研究团队在一个行为能够可靠预测寿命的阶段，检查了8个器官的基因活性。他们并没有聚焦于单个基因，而是观察参与共同生物过程的一组基因的协调性变化。

差异最明显的出现在肝脏。与寿命较短的鱼相比，寿命较短的个体在与蛋白质产生和细胞维护相关的基因方面呈现更高的活性。这提示：随着衰老进程推进，个体的行为差异也可能伴随体内的内部生物学变化同步发生。

行为为理解衰老提供了一扇窗口

Nath 表示：“事实证明，行为是一种对衰老极其敏感的读出。你可以比较两只同一日龄的动物，仅凭行为就能看出它们正在以非常不同的方式衰老。”

这种敏感性在日常生活的多个方面尤为突出，尤其体现在睡眠上。在人类中，睡眠质量以及睡眠-觉醒节律往往会随着年龄增长而下降；这些变化与认知衰退以及神经退行性疾病相关。Nath 计划进一步研究：改善睡眠是否能够促进更健康的衰老，以及能否通过早期干预改变衰老轨迹。

研究团队还计划探讨：衰老轨迹是否可以通过定向策略被改变，包括饮食调整和可能影响衰老进程速度的遗传干预。

对 Bedbrook 来说，这些发现还引发更广泛的问题：是什么驱动了衰老阶段之间的转变？这些转变能否被延缓甚至逆转？她也希望将研究推进到更自然的环境中，让动物能够进行社会互动并体验更真实的条件。

“我们现在具备了在脊椎动物中连续绘制衰老图谱的工具。”她说。“随着可穿戴设备的普及以及人类长期追踪的兴起，我很期待这些规律——早期预测指标、阶段化衰老、分叉的衰老轨迹——是否也同样适用于人类。”

另一个重要的研究方向是大脑。Deisseroth 团队正在开发工具，用于在长时间尺度上连续监测神经活动，这有望揭示大脑变化如何与全身其他组织的老化同步，甚至可能影响衰老的进程速度。

Bedbrook 和 Nath 将继续开展这项研究：她们将在今年7月于普林斯顿大学建立各自的实验室，在斯坦福团队开发的工具与洞见基础上继续前进。

最终，这项研究旨在解释为何衰老的差异在不同个体之间表现如此巨大，并为支持更健康、更长寿的生命提供新的路径。

这项研究的价值在于将“衰老”从静态对比（年轻 vs. 年老）推进为纵向、连续的行为定量。研究者不仅观察到运动与睡眠等表型与寿命的相关性，更提出了可操作的“行为轨迹预测窗口”：在鱼的早期中年阶段，行为指标就已能区分个体的寿命走向，并可通过机器学习仅利用中年阶段的短期数据实现寿命估计。这提示衰老可能存在在早期即可观测的“前期分叉”过程，而并非完全滞后于分子层面的改变。

睡眠节律比“睡多久”更值得关注

研究中与寿命相关的关键因素之一是夜间睡眠占比更高且昼夜节律更稳定。对人群而言，可穿戴与自我记录有助于发现持续性作息漂移（如长期昼夜倒置或白天睡眠显著增加）。

运动的核心是“维持能力与稳定性”，而非短期冲刺

鱼的长寿轨迹伴随更高的活动水平与更强的运动表现。迁移到人类层面，健康目标更应聚焦于长期维持日间活动量与体能储备（规律步行、力量训练或中等强度运动），而非短期强度爆发。

可穿戴数据更适合作“趋势监测”，而非诊断工具

从科学角度，应将其用于早期风险预警：例如睡眠节律持续恶化、日间活动量长期下降、体能恢复变差等趋势性改变。但当异常持续并伴随症状时，仍需寻求专业医疗评估。

一句话总结：该研究强化了“行为与衰老进程同步”的观点。对普通人而言，最可取的策略是稳定睡眠节律 + 持续的日间活动 + 关注长期趋势。