The causes and consequences of Alzheimer’s disease: phenome-wide evidence from Mendelian randomization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Importance Alzheimer’s disease is the leading cause of disability and healthy life years lost. However, to date, there are no proven causal and modifiable risk factors, or effective interventions. Objective We aimed to identify: a) factors modified by prodromal Alzheimer’s disease pathophysiology and b) causal risk factors for Alzheimer’s disease. We identified factors modified by Alzheimer’s disease using a phenome-wide association study (PheWAS) on the Alzheimer’s disease polygenic risk score (PRS) (p≤5×10 -8 ), stratified by age tertiles. We used two-sample bidirectional Mendelian randomization (MR) to estimate the causal effects of identified risk factors and correlates on liability for Alzheimer’s disease. Design, setting, and participants 334,968 participants of the UK Biobank aged 39 to 72 years old (111,656 in each tertile) met our eligibility criteria. Exposures Standardized weighted PRS for Alzheimer’s disease at p≤5×10 -8 . Main outcomes and measures All available phenotypes in UK Biobank, including data on health and lifestyle, as well as samples from urine, blood and saliva, at the time of analysis. Results Genetic liability for Alzheimer’s disease was associated with red blood cell indices and cognitive measures at all ages. In the middle and older age tertiles, ages 53 and above, higher genetic liability for Alzheimer’s disease was adversely associated with medical history (e.g. atherosclerosis, use of cholesterol-lowering medications), physical measures (e.g. body fat measures), blood cell indices (e.g. red blood cell distribution width), cognition (e.g. fluid intelligence score) and lifestyle (e.g. self-reported moderate activity). In follow-up analyses using MR, there was only evidence that education, fluid intelligence score, hip circumference, forced vital capacity, and self-reported moderate physical activity were likely to be causal risk factors for Alzheimer’s disease. Conclusion and relevance Genetic liability for Alzheimer’s disease is associated with over 160 phenotypes, some as early as age 39 years. However, findings from MR analyses imply that most of these associations are likely to be a consequence of prodromal disease or selection, rather than a cause of the disease.
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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 | 0,033 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».