Polygenic risk score association with cognitive decline in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive impairment is a common and debilitating symptom in Parkinson’s disease (PD) with high variability in individual trajectory of decline. We sought to explore heterogeneity in the trajectory of individual cognitive change in a cohort of early stage PD patients and test association to cumulative genetic risk identified in large scale Genome Wide Association Studies (GWAS). Method Using longitudinal measures of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) we employed latent class mixed modelling (LCMM) to identify and investigate unknown populations in the Parkinson’s Progression Markers Inititative (PPMI) de‐novo PD cohort. Tranformed MoCA scores were modelled as a quadratic function of years from baseline, controlling for age, gender and motor symptom severity. Optimal group number was identified and determined using standardly advised model fit metrics. Polygenic risk scores (PRS) for five GWAS were calculated using PRSice‐2 applied to genotyping array data. Association of PRS with cognitive groups was tested using linear models and ANOVA tests. Result LCMM showed optimal fit statistics for three classes (lowest BIC, high entropy) and these groups were retained for further analysis The largest identified class (n = 240) on average, presented at baseline with higher MoCA scores and remained stable over time. The second class (n = 132) presented with lower MoCA scores and showed a slow declining trajectory whilst the smallest class (n = 13) presented with lower MoCA scores but declined at a rapid rate. Educational attainment and Alzheimer’s disease (AD) GWAS derived PRS were significantly associated with cognitive class and explained the highest amount of phenotypic variance. For PD case‐control status, only the PD PRS was significantly associated with Parkinson’s status and explained a similar level of phenotypic variation. Conclusion Latent class analysis may provide utility in subsetting longitudinal cognitive outcome groups for use in groupwise comparisons. Using this method we show evidence for association of educational attainment and AD cumulative genetic risk and worse cognitive outcomes in early PD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».