Blood and Brain Gene Expression Trajectories Underlying Neuropathology and Cognitive Impairment in Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Neurodegenerative disorders take decades to develop and their early detection is challenged by confounding non-pathological aging processes. For all neurodegenerative conditions, we lack longitudinal gene expression (GE) data covering their large temporal evolution, which hinders the fully understanding of the underlying dynamic molecular mechanisms. Here, we aimed to overcome this limitation by introducing a novel GE contrastive trajectory inference (GE-cTI) method that reveals enriched temporal patterns in a diseased population. Evaluated on 1969 subjects in the spectrum of late-onset Alzheimer’s and Huntington’s diseases (from ROSMAP, HBTRC and ADNI studies), this unsupervised machine learning algorithm strongly predicts neuropathological severity (e.g. Braak, Amyloid and Vonsattel stages). Furthermore, when applied to in-vivo blood samples (ADNI), it predicts 97% of the variance in memory deterioration and its future declining rate, supporting the identification of a powerful and minimally invasive (blood-based) tool for early clinical screening and disease prevention. This technique also allows the discovery of genes and molecular pathways, in both peripheral and brain tissues, that are highly predictive of disease evolution. Eighty percent of the most predictive molecular pathways identified in the brain were also top predictors in the blood. The GE-cTI is a promising tool for revealing complex neuropathological mechanisms, with direct implications for implementing personalized dynamic treatments in neurology. HIGHLIGHTS - Unsupervised learning detects enriched gene expression (GE) trajectories in disease - These plasma and brain GE trajectories predict neuropathology and future cognitive impairment - Most predictive molecular functions/pathways in the brain are also top predictors in the plasma - By identifying plasma GE trajectories, patients can be easily screened and follow dynamic treatments
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».