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Enregistrement W4284896104 · doi:10.1212/wnl.0000000000200898

Association of Pace of Aging Measured by Blood-Based DNA Methylation With Age-Related Cognitive Impairment and Dementia

2022· article· en· W4284896104 sur OpenAlexfundaboutno aff
Karen Sugden, Avshalom Caspi, Maxwell L. Elliott, Kyle J. Bourassa, Kartik Chamarti, David L. Corcoran, Ahmad R. Hariri, Renate Houts, Meeraj Kothari, Stephen B. Kritchevsky, George A. Kuchel, Jonathan Mill, Benjamin Williams, Daniel W. Belsky, Terrie E. Moffitt

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthServierEisaiH. Lundbeck A/SResearch Councils UKNorthern California Institute for Research and EducationFoundation for the National Institutes of HealthUniversity of OtagoPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheNational Heart, Lung, and Blood InstituteNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbUniversity of Southern CaliforniaNorth Carolina Biotechnology CenterIXICOGenentechSage FoundationAlzheimer's AssociationRussell Sage FoundationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedical Research CouncilMeso Scale DiagnosticsU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésDementiaCognitive impairmentDNA methylationMedicineAssociation (psychology)Cognitive agingCognitionAgeingNeuroscienceGerontologyPsychologyPsychiatryGeneticsInternal medicineBiologyDiseaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background and Objectives</h3> DNA methylation algorithms are increasingly used to estimate biological aging; however, how these proposed measures of whole-organism biological aging relate to aging in the brain is not known. We used data from the Alzheimer9s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and the Framingham Heart Study (FHS) Offspring Cohort to test the association between blood-based DNA methylation measures of biological aging and cognitive impairment and dementia in older adults. <h3>Methods</h3> We tested 3 “generations” of DNA methylation age algorithms (first generation: Horvath and Hannum clocks; second generation: PhenoAge and GrimAge; and third generation: DunedinPACE, Dunedin Pace of Aging Calculated from the Epigenome) against the following measures of cognitive impairment in ADNI: clinical diagnosis of dementia and mild cognitive impairment, scores on Alzheimer disease (AD) / Alzheimer disease and related dementias (ADRD) screening tests (Alzheimer9s Disease Assessment Scale, Mini-Mental State Examination, and Montreal Cognitive Assessment), and scores on cognitive tests (Rey Auditory Verbal Learning Test, Logical Memory test, and Trail Making Test). In an independent replication in the FHS Offspring Cohort, we further tested the longitudinal association between the DNA methylation algorithms and the risk of developing dementia. <h3>Results</h3> In ADNI (<i>N</i> = 649 individuals), the first-generation (Horvath and Hannum DNA methylation age clocks) and the second-generation (PhenoAge and GrimAge) DNA methylation measures of aging were not consistently associated with measures of cognitive impairment in older adults. By contrast, a third-generation measure of biological aging, DunedinPACE, was associated with clinical diagnosis of Alzheimer disease (beta [95% CI] = 0.28 [0.08–0.47]), poorer scores on Alzheimer disease/ADRD screening tests (beta [Robust SE] = −0.10 [0.04] to 0.08[0.04]), and cognitive tests (beta [Robust SE] = −0.12 [0.04] to 0.10 [0.03]). The association between faster pace of aging, as measured by DunedinPACE, and risk of developing dementia was confirmed in a longitudinal analysis of the FHS Offspring Cohort (<i>N</i> = 2,264 individuals, hazard ratio [95% CI] = 1.27 [1.07–1.49]). <h3>Discussion</h3> Third-generation blood-based DNA methylation measures of aging could prove valuable for measuring differences between individuals in the rate at which they age and in their risk for cognitive decline, and for evaluating interventions to slow aging.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations149
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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