用于监测组织特异性衰老和疾病的历史学衰老特征

衰老是慢性疾病的主要风险因素，其特征是人类组织的深刻结构和构架重塑。在此，我们利用来自基因型-组织表达队列中983个个体的40种组织类型的25,712张全切片组织病理学图像，对这些变化进行了全面评估。通过利用深度学习，我们量化了细微的形态学改变，以开发‘组织时钟’，即反映组织结构完整性和生理适应性的生物年龄预测因子。这些时钟与已建立的衰老标志物相关，如端粒损耗、亚临床病理和合并症。通过对器官间生物衰老速率的系统评估，我们确定了组织特异性年龄加速与人口统计学、生活方式和医学因素的关联，突出了可能影响组织衰老的可改变风险因素。此外，通过整合配对的组织学和转录组数据，我们开发了一种直接从血液样本预测组织特异性年龄差距的策略。我们通过在八个常见疾病（包括阿尔茨海默病、中风和克罗恩病）的独立队列中识别疾病相关的器官衰老，验证了这种方法。这项工作将组织结构定位为衰老过程中分子和细胞变化的关键整合者，证明组织病理学成像为监测组织特异性衰老提供了一个稳健的框架，并为理解健康和疾病中器官水平的生理衰退提供了一个可扩展的基础。