透明魚は加齢変容過程を生きたままイメージングできる点で画期的であり、得られた画像データの解析にAIを援用する人機協同解析にも適している。さらに、マウスよりも早期に老化し、遺伝学的解析に優れ、安価に大量飼育が可能であるなど、透明魚は老化研究を進める上で有利な特性を持つ。本研究開発の目的は、この透明魚の特性を生かした生体イメージングとAI解析（深層学習解析）を組合せ、人知では検出することが困難な加齢変容の発生を捉えるとともに、そこから老化に至る過程を分子・細胞レベルで明らかにすることである。この目的を達成するため、以下の研究を実施した。遺伝子改変透明魚の作製については、概ね計画通りに進展した。透明魚のライブイメージングに特化した4次元高速高解像度顕微鏡の開発については、複数の顕微鏡方式を比較することにより、軸方向走査型ライトシート顕微鏡が透明魚の深部観察に最適であることを見出した。また、顕微鏡構築に必要となる光学的パラメータの検討を終了した。深層学習解析については、学習に必要な教師データの蓄積をしつつ、先行して取得できた画像を用いて深層学習の成否を検討した。比較的多数の画像が入手可能な雌雄差異に注目し、深層学習機を構築したところ、90%を超える正答率を得た。深層学習AIが透明魚の組織画像の判別において有用であることを示す予備データが得られ、深層学習による組織画像の判別の基盤形成が進んだ。空間オミックス解析技術の開発については、既存プロトコールの変更を進めた。