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Enregistrement W3112852434 · doi:10.1002/alz.044985

A blood cholesterol polygenic score in two independent AD cohorts

2020· article· en· W3112852434 sur OpenAlexaff
Nathalie Nilsson, Cynthia Picard, Anne Labonté, Judes Poirier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaMcGill UniversityDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortExplained variationAnalysis of varianceCholesterolCorrelationOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background While blood total cholesterol (TC) levels is a recognized factor contributing to Alzheimer’s disease (Alz. Ass., 2017), its role is debated (Wood et al., 2014). E.g. several studies have shown that midlife hypercholesterolemia is associated with increased risk of developing AD (Reiman et al., 2010; Solomon et al., 2009; Toro et al., 2014), but others have shown no association (Li et al., 2005; Tan et al., 2003). High TC has also been associated with increased amyloid load in the hippocampus (Pappolla et al., 2003) and hypometabolism in brain regions affected by AD (Reiman et al., 2010). Studies with statins have shown similar discrepancies with retrospective studies indicating a protective effect but have had no consistent positive effects in randomized controlled trials (Shobab et al., 2005). Thus, in an attempt to address these discrepancies, we constructed a polygenic score (TC‐pgs) capturing some of the variance in peripheral TC levels and evaluated it for associations with AD risk and biomarkers. Method A weighted TC‐pgs was constructed using summary data from Willer et al., (2013; http://lipidgenetics.org/ ) in two AD cohorts; PREVENT‐AD ( https://preventad.loris.ca/ ) and ROSMAP ( https://www.radc.rush.edu/home.htm ). The TC‐pgs was optimized for correlation with TC levels in the PREVENT‐AD cohort, and then evaluated for correlations with AD risk and CSF biomarkers using both cohorts. Results We found that by stratifying for statin use and sex we more than doubled the amount of variance explained by the score (from ∼7.5% to ∼17.5%) specifically in statin free females. Furthermore, the TC‐pgs improved the prediction of hypercholesterolemia (AUC 0.805 vs 0.646, p = 0.0016) in the same group. The TC‐pgs were evaluated for associations with CSF Aβ42, p‐tau and tau in PREVENT‐AD and for clinically and pathologically defined AD in ROSMAP. We did not find any significant associations, but for a trend towards a positive association between TC‐pgs and CSF p‐tau levels (p = 0.09). Conclusion Our TC‐pgs did improve prediction of hypercholesterolemia but failed to correlate with AD or AD biomarkers. Thus, the findings do not support that an increased cumulative genetic risk of hypercholesterolemia influence the risk of AD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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