Alzheimer’s Genetic Risk Score linked to Incident Mild Behavioral Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mild Behavioral Impairment (MBI) describes the emergence of later-life Neuropsychiatric Symptoms (NPS) as an at-risk state for cognitive decline and dementia and as a potential manifestation of prodromal dementia. How NPS mechanistically link to the development of Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer’s disease (AD) is not fully understood. Potential mechanisms include either shared risk factors that are related to both NPS and cognitive impairment, or AD pathology promoting NPS. This is the first study to examine whether AD genetic loci, individually and as a genetic risk score, are a shared risk factor with MBI. 1377 older adults (aged 72-79; 738 males; 763 normal cognition) from the PATH Through Life project. MBI was assessed in accordance with Criterion 1 of the ISTAART-AA diagnostic criteria using the Neuropsychiatric Inventory. 25 LOAD risk loci were genotyped and a weighted genetic risk score (GRS) was constructed. Binomial logistic regression adjusting for age, gender, and education examined the association between LOAD GRS and MBI domains. An increase in the LOAD GRS and APOE*ε4 were associated with higher likelihood of Affective Dysregulation; MS4A4A -rs4938933*C and MS4A6A -rs610932*G were associated with a reduced likelihood of Affective Dysregulation; ZCWPW1 -rs1476679*C was associated with a reduced likelihood of Social Inappropriateness and Abnormal Perception; BIN1 -rs744373*G and EPHA1 -rs11767557*C were associated with higher likelihood of Abnormal Perception; NME8 -rs2718058*G was associated with a reduced likelihood Decreased Motivation. These findings suggest a common genetic etiology between MBI and traditionally recognized memory problems observed in AD and improve our understanding of the pathophysiological features underlying MBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».