Name: Lifespan Machine Experiment Preparation and Setup for Lifespan and Behavioral Aging Assays on Caenorhabditis elegans
Uploaded: 2024-01-26T13:00:00
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lifespan machine experiment preparation and setup for lifespan and behavioral aging assays on caenorhabditis elegans

Desvendando mistérios do envelhecimento: máquina de vida útil para insights de alto rendimento

Aging is a complex, multifaceted process characterized by a decline in the physiological function of an organism, which leads to an increase in the risk of disease and death over time1. Lifespan, measured as the time from birth or the onset of adulthood until death, provides an unambiguous outcome of aging2 and an indirect but rigorously quantitative proxy for measuring the relative rate of aging between populations3. Aging studies often depend on accurate measurements of lifespan, similar to clinical trials, to compare outcomes between one population exposed to an intervention and an unexposed control group. Unfortunately, reproducibility issues pervade aging research, sometimes due to statistically underpowered experiments4 and often because of the inherent sensitivity of lifespan assays to subtle variations in the environment5. Robust experiments require multiple replicates of large populations, and this process particularly benefits from the experimental scalability offered by automation6.
The rigorous demands of lifespan assays originate from the unpredictability of the aging process itself. Isogenic individuals housed in identical environments display different death times and rates of physiological decline7, suggesting that lifespan involves a high degree of stochasticity7,8. Therefore, large populations are required to measure quantitative changes in the aging process, such as changes in the mean or maximum lifespan, and to overcome biases arising from individual variability. In addition, a capacity for high-throughput lifespan assays is crucial to support studies of survival curve shapes and models of the dynamics of aging9.
The nematode Caenorhabditis elegans is an invaluable model for aging research due to its short lifespan, genetic tractability, and rapid generation time, which underscore its suitability for high-throughput aging and lifespan assays. Traditionally, the lifespan in C. elegans has been measured by following a synchronized, small population of about 50-100 animals over time on solid media and writing down the time of individual deaths. As animals age and lose mobility, manually scoring the death times requires individually prodding the animals and checking for small movements of the head or tail. This is usually a tedious and laborious process, though efforts have been made to accelerate it10,11,12. Importantly, slow experimental pipelines hinder progress in our understanding of aging and the effectiveness of tested interventions.
To meet the demands of aging research for quantitative data, many technologies have been developed for automating data collection, including a remarkable range of approaches from microfluidic chambers to flatbed scanners13,14,15,16,17,18. The LSM differs from other methods in its extensive optimization for the collection of highly precise and accurate lifespan data, which is achieved through the development of careful equipment calibration protocols combined with an extensive software suite that allows users to validate, correct, and refine automated analyses13. Though the software can, in principle, be applied to diverse imaging modalities, in practice, most users use flatbed scanners modified to allow for fine-tuned control over the environmental temperature and humidity - factors of critical importance due to their major effect on lifespan19. The LSM takes images of nematodes every 20 min over intervals ranging from days to months, depending on the environmental conditions and genotype. The data produced are of much higher temporal resolution compared to data from manual assays, and the images collected provide a permanent visual record of the nematode position across the lifespan. Using machine-learning methods, death times are automatically assigned to each individual. These results can be rapidly, manually validated using a client software called &#34;Worm Browser&#34;. As a result of its hardware and software, the LSM can generate survival curves that are statistically indistinguishable from manual death scoring at the hands of experienced researchers, with the added advantage of decreased workload and higher scalability13.
The latest version of the LSM also allows for the study of behavioral aging by collecting morphological and behavioral data throughout the nematode&#39;s life and reporting it along with the lifespan of each individual. In particular, the LSM captures the time of each animal&#39;s vigorous movement cessation (VMC), a landmark often used to quantify the &#34;healthspan&#34; of an individual as distinct from its lifespan. By simultaneously collecting lifespan and behavioral aging data, the LSM supports the study of interventions that may have differential effects on different phenotypic outcomes of aging20. A variety of macroscopically observable phenotypes can be used to study behavioral aging, such as body movement or pharyngeal pumping21, tissue integrity22, and movement speed or stimulus-induced turning17. Comparisons between different aging phenotypes can support analyses of the causal structure of aging processes. For instance, the comparison between VMC and lifespan was recently used to characterize two distinct aging processes in C. elegans23.
While initially developed to measure lifespan in C. elegans, the LSM supports the collection of survival and behavioral data from a range of nematode species, including C. briggsae, C. tropicalis, C. japonica, C. brenneri, and P. pacificus23. The technology facilitates the study of the effect of biological and environmental interventions on lifespan, stress resistance, and pathogen resistance and can be coupled to experimental tools such as targeted assays of RNA interference or auxin-inducible protein degradation systems. To date, it has been used in the scientific literature for a wide range of applications6,24,25,26,27,28,29,30.
Here, we outline a step-by-step protocol for performing a Lifespan Machine experiment using agar plates, from the initial stages of the experimental setup to the output of the resulting survival curves. A distinctive feature of the LSM is that the effort is highly front-loaded, meaning that the majority of the researcher&#39;s time is spent during experimental setup and, to a small degree, during post-image&#160;acquisition. The data collection is completely automated for the whole duration of the experiment and allows the researcher to have a &#34;hands-free&#34; experience. The steps described here are held in common among many different types of survival assays - the same experimental setup is performed for lifespan, thermotolerance, oxidative stress, and pathogenesis assays. In the representative results section, we discuss a subset of data from a recently published manuscript to illustrate the effectiveness of the analysis pipeline and highlight the most important steps during image analysis23.

Autor em destaque: Monitoramento automatizado da vida útil - descobrindo a dinâmica do envelhecimento com a máquina de vida útil 

Ensaios de envelhecimento comportamental e expectativa de vida útil de alto rendimento usando a máquina de vida útil

In our lab, we study the physiological and molecular determinants of aging and lifespan, and we do so in a quantitative manner. For this, we use the nematode C.elegans as a fast-aging genetically tractable model, and we use it with a combination of tools such as the Lifespan Machine. Reproducibility is an important issue in aging research.To overcome this, large population of animals are often required for measuring robust changes in lifespan, and therefore, this process really benefits from automated high-throughput protocols. Lots of people have used the Lifespan Machine for many different purposes and are really happy about that. For our own applications, the two most significant findings are, first, in 2016, our discovery of temporal scaling as a common outcome of many interventions in aging.And second, in 2022, our discovery that healthspan and lifespan are determined by distinct underlying physical declines. The Lifespan Machine adapts commonly used agar plate protocols to collect survival and behavioral aging data from large populations of nematodes. By automation and high-frequency of image acquisition, it eliminates the daily tedious process of by-hand survival assays and gathers previously unattainable datasets on nematode behavior.

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Lifespan Machine Experiment Preparation and Setup for Lifespan and Behavioral Aging Assays on Caenorhabditis elegans   

Preparação e configuração de experimentos de máquinas de expectativa de vida para ensaios de expectativa de vida e envelhecimento comportamental em Caenorhabditis elegans

Para começar, verifique se as placas do scanner estão prontas com os nematoides carregados. Em geral, cerca de 40 animais e 200 microlitros de gramado bacteriano por placa são condições ideais para um experimento de longa duração. Inicie a configuração experimental aplicando um limpador de vidro antiembaçante em ambos os lados dos painéis de vidro que suportarão as placas do scanner.Em seguida, aplique um tratamento protetor de vidro hidrofóbico na lateral do vidro que ficará em contato com as placas do scanner. Aguarde de cinco a 10 minutos e retire qualquer resíduo na vidraça. Aplicar etanol a 70% para desinfetar a lateral do vidro que ficará em contato com as placas do scanner.Deixe agir de um a dois minutos e depois retire o etanol com um pano ou papel toalha. Para carregar as placas nos scanners, coloque os tapetes de borracha de autoclave sobre o vidro de suporte da placa tratada. Pegue as placas do scanner usadas para obter imagens com nematoides carregados e remova a tampa.Coloque as placas em locais de tapete de borracha voltados para a superfície de vidro. Desconecte os ventiladores do scanner para proteger os dedos do experimentador durante o carregamento da placa. Deslize suavemente as placas e as folhas de vidro que as suportam na superfície do scanner.Reative os ventiladores do scanner e confirme se os ventiladores frontais e laterais estão ligados. Ligue os scanners neste momento. Antes de iniciar o experimento, execute as etapas essenciais de pré-aquisição de imagem, incluindo a obtenção de uma imagem de captura prévia de toda a superfície do scanner.Usando a interface web, localize a seção de aquisição de imagens da página principal e siga o link chamado Capture Devices and Image Servers. Na caixa aberta, clique em procurar novos dispositivos e verifique se cada scanner conectado ao servidor aparece na caixa de dispositivos de captura de imagem. Marque a caixa de seleção correspondente a cada scanner contendo placas recém-carregadas e clique no botão de captura de visualização de solicitação.Em seguida, no navegador Worm, selecione a imagem de abertura do arquivo e escolha a imagem desejada para abrir cada imagem de captura de visualização. Para cada imagem, clique para selecionar as colunas correspondentes às regiões que contêm placas. Uma vez que todas as imagens estejam definidas, selecione a aquisição da imagem.Defina áreas de digitalização, salve as áreas de digitalização selecionadas no disco e escolha o local desejado para exportar as especificações da região para o disco. Monte um arquivo que contenha o nome do experimento, os locais físicos de cada coluna nos scanners, a duração total do experimento e a frequência de captura da imagem. Salve isso como um texto e um arquivo XML.No navegador Worm, clique em aquisição de imagens, envie o cronograma de experimentos e escolha o arquivo XML gerado. O navegador Worm perguntará se deseja gerar um resumo da programação ou executar o experimento. Gere um arquivo de resumo, verifique as datas das capturas agendadas, o local, o nome e o número de scanners no resumo.Novamente, carregue o arquivo XML para o cronograma de experimento conforme demonstrado. O navegador Worm solicitará uma segunda vez se deseja gerar um resumo da agenda ou executar o experimento. Desta vez, opte por executar o experimento.A vida útil da máquina agora funcionará de forma autônoma até que as varreduras finais especificadas no cronograma de experimentos sejam concluídas. Depois que o experimento tiver terminado e todas as etapas de aquisição de imagens e postagem tiverem sido executadas, valide manualmente os resultados automatizados usando o navegador Worm. No menu do navegador Worm, clique no arquivo, selecione o experimento atual e escolha o experimento desejado.Para gerar o storyboard, clique em validação, navegue por todo o experimento e selecione imediatamente após a morte de cada verme. Clique com o botão direito do mouse na imagem do objeto para excluir objetos não-worm do storyboard. Para excluir todos os objetos em uma página simultaneamente, mantenha pressionada a tecla de controle e clique com o botão direito do mouse em qualquer objeto.Clique com o botão direito do mouse duas vezes para reincluir um objeto excluído na análise. Para salvar as anotações feitas durante a anotação do storyboard, clique no botão salvar. Clique com o botão esquerdo do mouse uma vez em qualquer objeto do storyboard para abrir uma nova janela que exibe informações detalhadas de séries temporais sobre esse objeto.Para anotar manualmente os tempos de morte, clique com o botão esquerdo na barra inferior no ponto correspondente à hora da morte. Use a barra de espaço e as setas para a direita ou para a esquerda do teclado para percorrer os períodos de tempo ou clique diretamente na barra no período desejado. Anote manualmente os eventos de contração e expansão clicando com o botão direito do mouse na barra inferior no período de tempo desejado.Veja as curvas de sobrevivência do lado esquerdo e o gráfico de dispersão comparando o tempo de cessação do movimento vigoroso com o momento da morte de cada indivíduo do lado direito do storyboard. Para gerar os tempos de morte para um experimento, no navegador Worm, selecione arquivos de dados, tempos de morte e, em seguida, clique em gerar tempos de morte para o experimento atual. O efeito da validação manual dos dados sobre as curvas de sobrevida é mostrado aqui.As curvas de sobrevivência iniciais produzidas antes da anotação do storyboard foram distorcidas pela inclusão inadequada dos objetos não-worm. Depois de excluir objetos não-worm durante a anotação manual do storyboard, as curvas de sobrevivência resultantes exibiram resolução significativamente melhorada. A representação gráfica demonstra a expectativa de vida média restante estimada em diferentes etapas da análise pós-aquisição de imagens e sua correlação com a vida útil do verme.Verificou-se que a anotação manual dos tempos de morte na análise do envelhecimento comportamental é especialmente importante em vermes de vida mais longa. Neste caso, aqueles expostos às menores concentrações de bois. Em conclusão, a estimativa do tempo de morte automatizada por máquina de vida útil é suficientemente precisa para ensaios de sobrevida.Enquanto os ensaios de envelhecimento comportamental podem se beneficiar da anotação manual.

Research

JoVE Journal

Biology

Lifespan Machine Experiment Preparation and Setup for Lifespan and Behavioral Aging Assays on Caenorhabditis elegans

High-Throughput Behavioral Aging and Lifespan Assays Using the Lifespan Machine

Genetically identical animals kept in a constant environment display a wide distribution of lifespans, reflecting a large non-genetic, stochastic aspect ...