#paper doi:10.1038/s41591-023-02296-6 Heterogeneous aging across multiple organ systems and prediction of chronic disease and mortality 可能我们大家比较熟悉人脑的年龄，即使用机器学习模型，基于脑指标（如功能连接、灰质体积等）预测人的年龄，预测值如果比真实年龄高，说明这个人比同龄人的脑子更加老化，反之更加年轻。预测值与真实值的差值可以衡量一个人脑的老化程度。而在这里，作者则使用UKbiobank数据集，进一步收集了除脑子以外身体的数据，构建了各个器官系统的年龄，进一步探究了器官系统的年龄是如何互相影响的、以及是如何影响脑龄的，即构建了一个Multi-organ的网络。同时他们也探究了哪些生活因素与器官老化有关，还有各种慢性病的器官年龄是怎样的异常模式。这篇文章给我们提供了一个研究个体老化的新视角，很有创新性。