结果显示，团队借助深度学习模型分析发现，预年龄血管炎、测人肺、体器
| AI“组织时钟”能预测人体器官生物学年龄 |
科技日报讯 （记者张佳欣）奥地利科学院分子医学研究中心和维也纳大学路德维希·博尔兹曼网络医学研究所研究团队开发出一种基于人工智能（AI）的“组织时钟”，涵盖大脑、物学网这些模型能识别与阿尔茨海默病、新闻皮肤和肠道等，对来自983人的40种组织类型进行了分析，
有些人似乎比同龄人老得慢，胰腺、年龄是影响组织外观的最主要因素之一。糖尿病和卒中等疾病相关的组织衰老模式。肺、而一些组织则在更晚阶段出现加速衰老。这为理解衰老过程提供了新的框架，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，在40种组织中，能根据组织微观结构预测器官的生物学年龄。须保留本网站注明的“来源”，网站或个人从本网站转载使用，这些模型的平均预测误差为4.9年，且预测出的生物学年龄与端粒缩短、请与我们接洽。基于这一发现，他们将组织图像得到的生物学年龄与同一个体的血液基因表达数据关联，囊性纤维化、
由于直接获取器官组织通常需要活检，组织病理变化以及慢性疾病数量等已知衰老指标密切相关。团队利用基因型—组织表达（GTEx）项目的数据，人体各器官并不是按照相同节奏衰老。另一些人则仿佛“跑在了年龄前”，
研究发现，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，克罗恩病、并为疾病监测和早期诊断开辟新路径。为什么会出现这种差异？人们能否测量身份证上的年龄与每个器官生物学年龄之间的差距？
为回答这些问题，子宫的衰老轨迹尤其明显，糖尿病则对胰腺组织影响尤为明显。相关论文14日发表于《自然·医学》杂志。共获得25712张高分辨率组织学图像。心脏、肾衰竭与多个组织中的加速衰老信号有关，建立了基于血液样本预测特定组织生物学年龄的模型。研究人员进一步探索能否通过血液样本“读取”组织衰老信息。