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Enregistrement W4366609292 · doi:10.1212/wnl.0000000000207305

Genetic Moderation of the Association of β-Amyloid With Cognition and MRI Brain Structure in Alzheimer Disease

2023· article· en· W4366609292 sur OpenAlexfundno aff
Philip S. Insel, Atul Kumar, Oskar Hansson, Niklas Mattsson

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchParkinsonfondenNational Institutes of HealthIXICOGenentechMarcus och Amalia Wallenbergs minnesfondSkånes universitetssjukhusSveriges LäkarförbundVetenskapsrådetEisaiLunds UniversitetGHR FoundationNorthern California Institute for Research and EducationServierKnut och Alice Wallenbergs StiftelseKonung Gustaf V:s och Drottning Victorias FrimurarestiftelseFoundation for Neurologic DiseasesPfizerBiogenBioClinicaAustralian GovernmentF. Hoffmann-La RocheSynarcUniversity of Southern CaliforniaBrigham and Women's HospitalMedpaceBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsParkinson Research FoundationAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCognitionNeuroimagingAlzheimer's diseaseMinor allele frequencyCognitive declineAlleleAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeDiseasePsychologyImaging geneticsGenetic associationMedicineOncologyInternal medicineNeuroscienceDementiaAllele frequencyGeneticsBiologyGeneGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: There is considerable heterogeneity in the association between increasing amyloid β (Aβ) pathology and early cognitive dysfunction in preclinical Alzheimer’s disease (AD). At this stage, some individuals show no signs of cognitive dysfunction, while others show clear signs of decline. The factors explaining this heterogeneity are particularly important for understanding progression in AD but remain largely unknown. In this study, we examine an array of genetic variants that may influence the relationships among Aβ, brain structure, and cognitive performance in two large cohorts. Methods: In 2953 cognitively-unimpaired participants from the A4 study, interactions between genetic variants and 18F-Florbetapir PET standardized uptake value ratio (SUVR) to predict the Preclinical Alzheimer’s Cognitive Composite (PACC) were assessed. Genetic variants identified in the A4 study were evaluated in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI, N=527) for their association with longitudinal cognition and brain atrophy in both cognitively unimpaired participants and those with mild cognitive impairment. Results: In A4, four genetic variants significantly moderated the association between Aβ load and cognition. Minor alleles of three variants were associated with additional decreases in PACC scores with increasing Aβ SUVR (rs78021285, β =-2.29, SE=0.40, pFDR=0.02, nearest gene ARPP21; rs71567499, β =-2.16, SE=0.38, pFDR=0.02, nearest gene PPARD; rs10974405, β =-1.68, SE=0.29, pFDR=0.02, nearest gene GLIS3). The minor allele of rs7825645 was associated with less decrease in PACC scores with increasing Aβ SUVR (β =0.71, SE=0.13, pFDR=0.04, nearest gene FGF20). The genetic variant rs76366637, in linkage disequilibrium with rs78021285, was available in both A4 and ADNI. In A4, rs76366637 was strongly associated with reduced PACC scores with increasing Aβ SUVR (β =-1.01, SE=0.21, t=-4.90, p<0.001). In ADNI, rs76366637 was associated with accelerated cognitive decline (χ2=15.3, p=0.004) and atrophy over time (χ2=26.8, p<0.001), with increasing Aβ SUVR. Conclusion: Patterns of increased cognitive dysfunction and accelerated atrophy due to specific genetic variation may explain some of the heterogeneity in cognition in preclinical and prodromal AD. The genetic variant near ARPP21 associated with lower cognitive scores in A4 and accelerated cognitive decline as well as brain atrophy in ADNI may help to identify those at the highest risk of accelerated progression of Alzheimer’s 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
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