A multi-omics approach identifies a blood-based miRNA signature of cognitive decline in two large observational trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying individuals before the onset of overt symptoms is a key prerequisite for the prevention of Alzheimer’s disease (AD). A wealth of data reports dysregulated microRNA (miRNA) expression in the blood of individuals with AD, but evidence in individuals at subclinical stages is sparse. In this study, a qPCR analysis of a prioritised set of 38 candidate miRNAs in the blood of 830 healthy individuals from the CHARIOT PRO cohort (West London, UK) was undertaken. Here, we identified six differentially expressed miRNAs (hsa-miR-128-3p, hsa-miR-144-5p, hsa-miR-146a-5p, hsa-miR-26a-5p, hsa-miR-29c-3p and hsa-miR-363-3p) in the blood of individuals with low cognitive performance on the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS). A pathway enrichment analysis for the six miRNAs indicated involvement of apoptosis and inflammation, relevant in early AD stages. Subsequently, we used whole genome sequencing (WGS) data from 750 individuals from the AD Neuroimaging Initiative (ADNI) to perform a genetic association analysis for polymorphisms within the significant miRNAs’ genes and CSF concentrations of phosphorylated-tau, total-tau, amyloid-β42 and soluble-TREM2 and BACE1 activity. Our analysis revealed 24 SNPs within MIR29C to be associated with CSF levels of amyloid-β42 and soluble-TREM2 and BACE1 activity. Our study shows the potential of a six-miRNA set as diagnostic blood biomarker of subclinical cognitive deficits in AD. Polymorphisms within MIR29C suggest a possible interplay between the amyloid cascade and microglial activation at preclinical stages of AD.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».