Genetic variation modifies risk for neurodegeneration based on biomarker status
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While a great deal of work has gone into understanding the relationship between Cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, brain atrophy, and disease progression, less work has attempted to investigate how genetic variation modifies these relationships. The goal of this study was two-fold. First, we sought to identify high-risk vs. low-risk individuals based on their CSF tau and Aβ load and characterize these individuals with regard to brain atrophy in an AD-relevant region of interest. Next, we sought to identify genetic variants that modified the relationship between biomarker classification and neurodegeneration. METHODS: Participants were categorized based on established cut-points for biomarker positivity. Mixed model regression was used to quantify longitudinal change in the left inferior lateral ventricle. Interaction analyses between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and biomarker group status were performed using a genome wide association study (GWAS) approach. Correction for multiple comparisons was performed using the Bonferroni procedure. RESULTS: One intergenic SNP (rs4866650) and one SNP within the SPTLC1 gene (rs7849530) modified the association between amyloid positivity and neurodegeneration. A transcript variant of WDR11-AS1 gene (rs12261764) modified the association between tau positivity and neurodegeneration. These effects were consistent across the two sub-datasets and explained approximately 3% of variance in ventricular dilation. One additional SNP (rs6887649) modified the association between amyloid positivity and baseline ventricular volume, but was not observed consistently across the sub-datasets. CONCLUSIONS: Genetic variation modifies the association between AD biomarkers and neurodegeneration. Genes that regulate the molecular response in the brain to oxidative stress may be particularly relevant to neural vulnerability to the damaging effects of amyloid-β.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».