Epigenetic age acceleration as a biomarker for impaired cognitive abilities in adulthood following early life adversity and psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
Early life adversity and psychiatric disorders are associated with earlier declines in neurocognitive abilities during adulthood. These declines may be preceded by changes in biological aging, specifically epigenetic age acceleration, providing an opportunity to uncover genome-wide biomarkers that identify individuals most likely to benefit from early screening and prevention. Five unique epigenetic age acceleration clocks derived from peripheral blood were examined in relation to latent variables of general and speeded cognitive abilities across two independent cohorts: 1) the Female Growth and Development Study (FGDS; n = 86), a 30-year prospective cohort study of substantiated child sexual abuse and non-abused controls, and 2) the Biological Classification of Mental Disorders study (BeCOME; n = 313), an adult community cohort established based on psychiatric disorders. A faster pace of biological aging (DunedinPoAm) was associated with lower general cognitive abilities in both cohorts and slower speeded abilities in the BeCOME cohort. Acceleration in the Horvath clock was significantly associated with slower speeded abilities in the BeCOME cohort but not the FGDS. Acceleration in the Hannum clock and the GrimAge clock were not significantly associated with either cognitive ability. Accelerated PhenoAge was associated with slower speeded abilities in the FGDS but not the BeCOME cohort. The present results suggest that epigenetic age acceleration has the potential to serve as a biomarker for neurocognitive decline in adults with a history of early life adversity or psychiatric disorders. Estimates of epigenetic aging may identify adults at risk of cognitive decline that could benefit from early neurocognitive screening.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».