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Enregistrement W4386256813 · doi:10.3233/jad-230548

Pathway-Specific Polygenic Risk Scores Correlate with Clinical Status and Alzheimer’s Disease-Related Biomarkers

2023· article· en· W4386256813 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas J. Schork, Jeremy A. Elman

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésDiseaseNeurodegenerationMedicineAlzheimer's diseaseBioinformaticsApolipoprotein ENeuroscienceBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: APOE is the largest genetic risk factor for Alzheimer's disease (AD), but there is a substantial polygenic component. Polygenic risk scores (PRS) can summarize small effects across the genome but may obscure differential risk across molecular processes and pathways that contribute to heterogeneity of disease presentation. OBJECTIVE: We examined polygenic risk impacting specific AD-associated pathways and its relationship with clinical status and biomarkers of amyloid, tau, and neurodegeneration (A/T/N). METHODS: We analyzed data from 1,411 participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). We applied pathway analysis and clustering to identify AD-associated "pathway clusters" and construct pathway-specific PRSs (excluding the APOE region). We tested associations with diagnostic status, abnormal levels of amyloid and ptau, and hippocampal volume. RESULTS: Thirteen pathway clusters were identified, and eight pathway-specific PRSs were significantly associated with AD diagnosis. Amyloid-positivity was associated with endocytosis and fibril formation, response misfolded protein, and regulation protein tyrosine PRSs. Ptau positivity and hippocampal volume were both related to protein localization and mitophagy PRS, and ptau-positivity was also associated with an immune signaling PRS. A global AD PRS showed stronger associations with diagnosis and all biomarkers compared to pathway PRSs. CONCLUSIONS: Pathway PRS may contribute to understanding separable disease processes, but do not add significant power for predictive purposes. These findings demonstrate that AD-phenotypes may be preferentially associated with risk in specific pathways, and defining genetic risk along multiple dimensions may clarify etiological heterogeneity in AD. This approach to delineate pathway-specific PRS can be used to study other complex diseases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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