MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4290803778 · doi:10.1038/s41467-022-32183-6

The causes and consequences of Alzheimer’s disease: phenome-wide evidence from Mendelian randomization

2022· article· en· W4290803778 sur OpenAlexfundno aff
Roxanna Korologou‐Linden, Laxmi Bhatta, Ben Brumpton, Laura D Howe, Louise A C Millard, Katarina Kolaric, Yoav Ben‐Shlomo, Dylan M. Williams, George Davey Smith, Emma L. Anderson, Evie Stergiakouli, Neil M Davies

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingMedical Research CouncilNorwegian Institute of Public HealthNational Institutes of HealthSt. Olavs Hospital Universitetssykehuset i TrondheimNational Alzheimer's Coordinating CenterNorges ForskningsrådVanderbilt UniversityFaculty of Medicine and Health, University of SydneyInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFakultet for medisin og helsevitenskap, Norges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetEconomic and Social Research CouncilBroad InstituteCase Western Reserve UniversityStiftelsen Kristian Gerhard JebsenNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetHelse Midt-NorgeUniversity of BristolAgence Nationale de la RechercheWellcome TrustUniversity of PennsylvaniaUniversity of MiamiDevelopment of Innovative Strategies for a Transdisciplinary approach to ALZheimer's diseaseUniversity of Toronto
Mots-clésMendelian randomizationPhenomeDiseaseBiobankApolipoprotein EPleiotropyRisk factorAlzheimer's diseaseDementiaMedicineBioinformaticsBiologyGeneticsInternal medicineGenePhenotypeGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations69
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature Communications→Même sujetGenetic Associations and Epidemiology→Travaux en français237 207→