Genetic risk for alzheimer disease is distinct from genetic risk for amyloid deposition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alzheimer disease (AD) is the most common form of dementia and is responsible for a huge and growing health care burden in the developed and developing world. The polygenic risk score (PRS) approach has shown 75 to 84% prediction accuracy of identifying individuals with AD risk. METHODS: In this study, we tested the prediction accuracy of AD, mild cognitive impairment (MCI), and amyloid deposition risks with PRS, including and excluding APOE genotypes in a large publicly available dataset with extensive phenotypic data, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort. Among MCI individuals with amyloid-positive status, we examined PRS prediction accuracy in those who converted to AD. In addition, we divided polygenic risk score by biological pathways and tested them independently for distinguishing between AD, MCI, and amyloid deposition. RESULTS: We found that AD and MCI are predicted by both APOE genotype and PRS (area under the curve [AUC] = 0.82% and 68%, respectively). Amyloid deposition is predicted by APOE only (AUC = 79%). Further progression to AD of individuals with MCI and amyloid-positive status is predicted by PRS over and above APOE (AUC = 67%). In pathway-specific PRS analyses, the protein-lipid complex has the strongest association with AD and amyloid deposition even when genes in the APOE region were removed (p = 0.0055 and p = 0.0079, respectively). INTERPRETATION: The results showed different pattern of APOE contribution in PRS risk predictions of AD/MCI and amyloid deposition. Our study suggests that APOE mostly contributes to amyloid accumulation and the PRS affects risk of further conversion to AD. ANN NEUROL 2019;86:427-435.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».