最近美国有三个长寿老人相继离世，查理芒格、基辛格和卡特夫人。三个人都是人中豪杰，也是长寿明星。其中基辛格老人最有特点，其身体很早就不健康，长期以来也不是健康生活方式的践行者。这给今天倡导健康生活方式的流行泼了一盆水。但是某个人的不一样，不是我们不推动健康生活的原因，就好像某个人一直健康生活，但早早去世，也不能说明这个道理一样。人的一生，寿命长短具有非常大的偶然性，虽然长寿基因，健康生活方式，能增加长寿几率，但这不是必然。人的一生充满各种各样的意外，一次飞机事故，能让从几个月婴儿到90岁老人一起走掉，这似乎是非常罕见的例外。但是人们的每一天都会充满各种意外，如果一次惊吓，让心脏突然停止跳动，从群体来说这并不是非常困难的情况。总有人会因为一次惊吓而死去，有许多老人会因为一次跌倒骨折，卧床数日而去世。这些都是意外的情况。总之，人的一生，是运气和自律的综合结果。做一个自律的人，让好运气更多一点，是每个人都应该遵守的正确路线。当然你也可以任性一些，抽烟，喝酒，鱼肉，游戏人生。

 追求健康是人生的重要使命，守护健康，守护生命。

有句谚语这样说，你只有感觉的年龄，意思是说，你自觉年轻就会年轻。但新的研究表明，你可能真的和你最古老的器官一样老。科学家们表示，他们已经开发出一种简单的、基于血液测试的方法来测量心脏和大脑等单个器官的衰老速度。研究人员今天在《自然》杂志上报告说，当一个器官比一个人的实际年龄“老”得多时，死亡和与身体该部位相关的疾病的风险就会飙升。

哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的流行病学家丹尼尔·贝尔斯基（Daniel Belsky）说，该团队的发现令人信服，他是多家专注于衰老和长寿的公司的顾问。“他们至少提供了初步数据，表明......它们产生的器官衰老测量结果可能提供有关疾病过程的信息。但他和其他研究人员警告说，在将该方法应用于临床环境之前，还需要做更多的工作。

 Not all organs age the same. ‘Older’ ones may predict your risk of disease | Science | AAAS

衰老是世界上一些最大杀手的关键驱动因素，包括糖尿病、心力衰竭、癌症和阿尔茨海默病。我们活着的年数——我们的实际年龄——提供了一些关于我们患这些疾病的风险的信息。但为了改善这些预测，科学家们试图开发“生物年龄”的测量方法，以更好地反映我们身体的磨损。这些包括监测一个人一生中DNA的化学变化，以及跟踪肠道中微生物的组成。

这些方法中的大多数都没有考虑到单个器官以不同的速度积累问题的事实，斯坦福大学的神经科学家、这项新研究的合著者Tony Wyss-Coray说。同时，现有的研究单个器官的方法，如组织活检，可能很麻烦或昂贵。

为了提出一种实用的、针对特定器官的衰老测量方法，Wyss-Coray及其同事列出了在11个主要器官中特别集中的蛋白质，因此可能具有相关功能，包括心脏，大脑，肾脏，肝脏和胰腺。然后，他们测量了1000多名年龄在27至104岁之间的健康人的血液样本中这些蛋白质的水平。将这些信息输入机器学习算法，为该团队提供了典型的55岁心脏或75岁肝脏的蛋白质特征。

研究人员接下来扫描了来自先前五项医学研究的5500多人的血液样本，以测试他们的器官衰老速度是否比预期的要快或慢。该组的蛋白质特征主要由年长的白人组成，结果显示，大约五分之一的人有一个器官看起来比实际年龄大得多;近2%的人在两个或多个器官中加速衰老。

某些器官的晚期衰老与特定的健康状况有关。例如，高血压或糖尿病患者的肾脏平均看起来比实际年龄大 1 岁左右。阿尔茨海默病与研究小组研究的几乎所有器官加速衰老的迹象有关，这一发现可能反映了大脑对身体其他部位损伤的敏感性，Wyss-Coray指出。

一些研究在参与者最初的血液测试后对他们进行了多年的跟踪，因此研究人员还可以检查一个人器官的生物年龄是否预测了未来的健康问题。果不其然，在接下来的15年里，几乎任何器官的加速衰老都与更高的死亡风险有关，并且有几种疾病与特定器官的衰老有关。例如，多活 4 年的心龄会使心力衰竭的风险增加一倍以上，而大脑年龄越大与未来认知能力下降的可能性增加有关。

Wyss-Coray说，一种简单的器官衰老测量方法可能会让医生预测谁有患什么疾病的风险，也许可以及时预防它们，他被列为与新技术相关的专利申请的发明人，并共同创立了跟踪衰老和疾病中血液蛋白质的公司。他说，这种方法在临床研究中也很有用，也许可以衡量旨在减少衰老相关疾病的药物或生活方式改变的效果。

但华盛顿大学（University of Washington）的生物统计学家丹妮拉·维滕（Daniela Witten）质疑，“器官年龄特征”为医生已经从现有的血液检查和其他检测中推断出的患者健康状况增加了多少信息。她补充说，该技术在这项研究中使用的五个特定队列之外的效果还有待观察。

尽管这项工作“有趣而复杂”，但它主要依赖于人们在很长一段时间内在一个或几个点上的健康状况快照，美国国家老龄化研究所科学主任路易吉·费鲁奇说。在短时间内（例如每两年）获得的数据中复制相同的模式，可以使研究人员对一个人如何以及何时生病做出更准确的预测，从而使这项工作更容易转化为临床。

Wyss-Coray同意这种方法需要在更大、更多样化的队列中进一步验证，并表示他的团队计划使用来自英国生物银行的数万人的数据进行分析。他还希望在小鼠身上复制这些发现，并利用这些动物更详细地探索特定蛋白质与器官衰老之间的潜在联系。