Utility of Polygenic Risk Scoring to Predict Cognitive Impairment as Measured by Preclinical Alzheimer Cognitive Composite Score.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The utility of Polygenic Risk Scores (PRS) is gaining increasing attention for generating an individual genetic risk profile to predict subsequent likelihood of future onset of Alzheimer's disease (AD), especially those carry two copies of the APOE E3 allele, currently considered at neutral risk in all populations studied. Objectives: To access the performance of PRS in predicting individuals whilst pre-symptomatic or with mild cognitive impairment who are at greatest risk of progression of cognitive impairment due to Alzheimer's Disease from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) as measured by the Preclinical Alzheimer Cognitive Composite (PACC) score profile. Design: A longitudinal analysis of data from the ADNI study conducted across over 50 sites in the US and Canada. Setting: Multi-centre genetics study. Participants: 594 subjects either APOE E3 homozygotes or APOE E3/E4 heterozygotes who upon entry to the study were diagnosed as cognitively normal or with mild cognitive impairment. Measurements: Use of genotyping and/or whole genome sequencing data to calculate polygenic risk scores and assess its ability to predict subsequent cognitive decline as measured by PACC over 5 years. Results: Assessing both cognitively normal and mild cognitive impaired subjects using a PRS threshold of greater than 0.6, the high genetic risk participant group declined more than the low risk group over 5 years as measured by PACC score (PACC score reduced by time). Conclusions: Our findings have shown that polygenic risk score provides a promising tool to identify those with higher risk to decline over 5 years regardless of their APOE alleles according to modified PACC profile, especially its ability to identify APOE3/E3 cognitively normal individuals who are at most risk for early cognitive decline. This genotype accounts for approximately 60% of the general population and 35% of the AD population but currently would not be considered at higher risk without access to expensive or invasive biomarker testing.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».