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Enregistrement W4210471460 · doi:10.1101/2020.12.31.424949

Alzheimer’s genetic risk effects on cerebral blood flow are spatially consistent and proximal to gene expression across the lifespan

2021· preprint· en· W4210471460 sur OpenAlexfundno aff
Hannah Chandler, Richard G. Wise, David E.J. Linden, Julie Williams, Kevin Murphy, T. Lancaster

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Center for Mental HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiWellcome TrustNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheMeso Scale DiagnosticsMedical Research CouncilPfizerBiogenBioClinicaEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNational Institute for Social Care and Health ResearchNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCohortGenome-wide association studyCerebral blood flowSNPDiseaseMedicineOncologyNeuroscienceInternal medicineBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cerebrovascular dysregulation is a hallmark feature of Alzheimer’s disease (AD), where alterations in cerebral blood flow (CBF) are observed decades prior to symptom onset. Genome-wide association studies (GWAS) show that AD has a polygenic aetiology, providing a tool for studying AD susceptibility across the lifespan. Here, we ascertain whether AD genetic risk effects on CBF previously observed (Chandler et al., 2019) remain consistent across the lifespan. We further provide a causal mechanism to AD genetic risk scores (AD-GRS) effects by establishing spatial convergence between AD-GRS associated regional reductions in CBF and mRNA expression of the proximal AD transcripts using independent data from the Allen Brain Atlas. We analysed grey matter (GM) CBF in a young cohort (N=75; aged 18-35) and an older cohort (N=90; aged 55-85). Critically, we observed that AD-GRS was negatively associated with whole brain GM CBF in the older cohort (standardised β −0.38 [−0.68 – −0.09], P = 0.012), consistent with our prior observation in younger healthy adults (Chandler et al., 2019). We then demonstrate that the regional impact of AD-GRS on GM CBF was spatially consistent across the younger and older samples (r = 0.233, P = 0.035). Finally, we show that CBF across the cortex was related to the regional expression of the genes proximal to SNP’s used to estimate AD-GRS in both younger and older cohorts (Z TWO-TAILED = −1.99, P= 0.047; Z TWO-TAILED = −2.153 P = 0.032, respectively). These observations collectively demonstrate that AD risk alleles have a negative influence on brain vascular function and likely contribute to cerebrovascular changes preceding the onset of clinical symptoms, potentially driven by regional expression of proximal AD risk genes across the brain. Our observations suggest that reduced CBF is an early antecedent of AD and a key modifiable target for therapeutic intervention in individuals with a higher cumulative genetic risk for AD. This study will further enable identification of key molecular processes that underpin AD genetic risk related reductions in CBF that could be targeted decades prior to the onset of neurodegeneration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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