MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090134783 · doi:10.14283/jpad.2020.64

Polygenic Risk Scoring is an Effective Approach to Predict Those Individuals Most Likely to Decline Cognitively Due to Alzheimer's Disease

2021· article· en· W3090134783 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Prevention of Alzheimer s Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaEli Lilly and CompanyCardiff UniversityU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésDiseaseCognitive declineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNeuroimagingCognitionAlzheimer's diseaseMedicineNeuropsychologyBiomarkerEffects of sleep deprivation on cognitive performanceDementiaClinical psychologyPsychologyInternal medicinePsychiatryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a clear need for simple and effective tests to identify individuals who are most likely to develop Alzheimer's Disease (AD) both for the purposes of clinical trial recruitment but also for improved management of patients who may be experiencing early pre-clinical symptoms or who have clinical concerns. OBJECTIVES: To predict individuals at greatest risk of progression of cognitive impairment due to Alzheimer's Disease in individuals from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) using a polygenic risk scoring algorithm. To compare the performance of a PRS algorithm in predicting cognitive decline against that of using the pTau/Aß1-42 ratio CSF biomarker profile. DESIGN: A longitudinal analysis of data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative study conducted across over 50 sites in the US and Canada. SETTING: Multi-center genetics study. PARTICPANTS: 515 subjects who upon entry to the study were diagnosed as cognitively normal or with mild cognitive impairment. MEASUREMENTS: Use of genotyping and/or whole genome sequencing data to calculate polygenic risk scores and assess ability to predict subsequent cognitive decline as measured by CDR-SB and ADAS-Cog13 over 4 years. RESULTS: The overall performance for predicting those individuals who would decline by at least 15 ADAS-Cog13 points from a baseline mild cognitive impairment in 4 years was 72.8% (CI:67.9-77.7) AUC increasing to 79.1% (CI: 75.6-82.6) when also including cognitively normal participants. Assessing mild cognitive impaired subjects only and using a threshold of greater than 0.6, the high genetic risk participant group declined, on average, by 1.4 points (CDR-SB) more than the low risk group over 4 years. The performance of the PRS algorithm tested was similar to that of the pTau/Aß1-42 ratio CSF biomarker profile in predicting cognitive decline. CONCLUSION: Calculating polygenic risk scores offers a simple and effective way, using DNA extracted from a simple mouth swab, to select mild cognitively impaired patients who are most likely to decline cognitively over the next four years.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle