An epigenetic predictor of death captures multi-modal measures of brain health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individuals of the same chronological age exhibit disparate rates of biological ageing. Consequently, a number of methodologies have been proposed to determine biological age and primarily exploit variation at the level of DNA methylation (DNAm) – a commonly studied epigenetic mechanism. A novel epigenetic clock, termed ‘DNAm GrimAge’ has outperformed its predecessors in predicting the risk of mortality as well as a number of age-related morbidities. However, the association between DNAm GrimAge and cognitive or neuroimaging phenotypes remains unknown. We explore these associations in the Lothian Birth Cohort 1936 (n=709, mean age 73 years). Higher DNAm GrimAge was strongly associated with all-cause mortality over twelve years of follow-up (Hazard Ratio per standard deviation increase in GrimAge: 1.81, P < 2.0 × 10 -16 ). Higher DNAm GrimAge was associated with lower age 11 IQ (β=-0.11), lower age 73 general cognitive ability (β=-0.18), decreased brain volume (β=-0.25) and increased brain white matter hyperintensities (β=0.17). Sixty-eight of 137 health- and brain-related phenotypes tested were significantly associated with DNAm GrimAge. Adjusting all models for childhood cognitive ability attenuated to non-significance a small number of associations (12/68 associations; 6 of which were cognitive traits), but not the association with general cognitive ability (33.9% attenuation). Higher DNAm GrimAge cross-sectionally associates with lower cognitive ability and brain vascular lesions in older age, independently of early life cognitive ability. Thus, this epigenetic predictor of mortality is also associated with multiple different measures of brain health and may aid in the prediction of age-related cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».