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Enregistrement W4387605383 · doi:10.1101/2023.10.09.559446

Accelerated brain change in healthy adults is associated with genetic risk for Alzheimer’s disease and uncovers adult lifespan memory decline

2023· preprint· en· W4387605383 sur OpenAlexfundno aff
James M. Roe, Didac Vidal‐Piñeiro, Øystein Sørensen, Håkon Grydeland, Esten H. Leonardsen, Olena Iakunchykova, Mengyu Pan, Athanasia M. Mowinckel, Marie Strømstad, Laura Nawijn, Yuri Milaneschi, Micael Andersson, Sara Pudas, Anne Cecilie Sjøli Bråthen, Jonas Kransberg, E. FALCH, Knut Øverbye, Rogier Kievit, Klaus P. Ebmeier, Ulman Lindenberger, Paolo Ghisletta, Naiara Demnitz, Carl‐Johan Boraxbekk, Brenda W.J.H. Penninx, Lars Bertram, Lars Nyberg, Kristine B. Walhovd, Anders M. Fjell, Yunpeng Wang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIXICOH. Lundbeck A/SServierUniversitetet i OsloUniversitair Medisch Centrum GroningenEisaiGGZ FrieslandGenentechNorges ForskningsrådVrije Universiteit AmsterdamRivierduinenZonMwBristol-Myers SquibbRijksuniversiteit GroningenCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNorthern California Institute for Research and EducationGGZ DrentheF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaPfizerBioClinicaBiogenNational Institutes of HealthGGZ inGeestU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyUniversiteit LeidenLeids Universitair Medisch CentrumMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer's Association
Mots-clésAgeingPsychologyEntorhinal cortexAtrophyHippocampusBrain sizeCognitive declineAmygdalaNeurodegenerationDiseaseNeuroscienceDementiaAlzheimer's diseaseMedicineInternal medicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Across healthy adult life our brains undergo gradual structural change in a pattern of atrophy that resembles accelerated brain changes in Alzheimer’s disease (AD). Here, using four polygenic risk scores for AD (PRS-AD) in a longitudinal adult lifespan sample aged 30 to 89 years (2-7 timepoints), we show that healthy individuals who lose brain volume faster than expected for their age, have a higher genetic AD risk. We first demonstrate PRS-AD associations with change in early Braak regions, namely hippocampus, entorhinal cortex, and amygdala, and find evidence these extend beyond that predicted by APOE genotype. Next, following the hypothesis that brain changes in ageing and AD are largely shared, we performed machine learning classification on brain change trajectories conditional on age in longitudinal AD patient-control data, to obtain a list of AD-accelerated features and model change in these in adult lifespan data. We found PRS-AD was associated with a multivariate marker of accelerated change in many of these features in healthy adults, and that most individuals above ∼50 years of age are on an accelerated change trajectory in AD-accelerated brain regions. Finally, high PRS-AD individuals also high on a multivariate marker of change showed more adult lifespan memory decline, compared to high PRS-AD individuals with less brain change. Our results support a dimensional account linking normal brain ageing with AD, suggesting AD risk genes speed up the shared pattern of ageing- and AD-related neurodegeneration that starts early, occurs along a continuum, and tracks memory change in healthy adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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