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Enregistrement W4390101616 · doi:10.1289/ehp11981

Arsenic Exposure and Epigenetic Aging: The Association with Cardiovascular Disease and All-Cause Mortality in the Strong Heart Study

2023· article· en· W4390101616 sur OpenAlexfundno aff
Enoch X. Jiang, Arce Domingo‐Relloso, Ahlam Abuawad, Karin Haack, María Téllez-Plaza, M. Daniele Fallin, Jason G. Umans, Lyle G. Best, Ying Zhang, Allison Kupsco, Daniel W. Belsky, Shelley A. Cole, Ana Navas‐Acién

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesStrongNational Heart, Lung, and Blood Institute“la Caixa” FoundationNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésEpigeneticsArsenicDiseaseMedicineEnvironmental healthPhysiologyBioinformaticsInternal medicineBiologyGeneticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inorganic arsenic (As) may increase the risk of cardiovascular disease (CVD) and all-cause mortality through accelerated aging, which can be estimated using epigenetic-based measures. OBJECTIVES: We evaluated three DNA methylation-based aging measures (PhenoAge, GrimAge, DunedinPACE) (epigenetic aging measures) as potential mediators of the previously reported association of As exposure with CVD incidence, CVD mortality, and all-cause mortality in the Strong Heart Study (SHS), an epidemiological cohort of American Indian adults. METHODS: Blood DNA methylation and urinary As levels were measured in 2,323 SHS participants (41.5% men, mean age of 55 years old). PhenoAge and GrimAge values were calculated using a residual-based method. We tested the association of urinary As with epigenetic aging measures using linear regression, the association of epigenetic aging measures with the three health outcomes using additive hazards models, and the mediation of As-related CVD incidence, CVD mortality, and all-cause mortality by epigenetic aging measures using the product of coefficients method. RESULTS: (0.17, 0.80) years], GrimAge age acceleration [0.80 (0.60, 1.00) years], and DunedinPACE [0.011 (0.005, 0.018)], after adjusting for age, sex, center location, genetic components, smoking status, and body mass index. Of the 347 incident CVD events per 100,000 person-years associated with a doubling in As exposure, 21.3% (9.1, 57.1) and 22.6% (9.5, 56.9), were attributable to differences in GrimAge and DunedinPACE, respectively. DISCUSSION: Arsenic exposure was associated with older GrimAge and faster DunedinPACE measures of biological age. Furthermore, accelerated biological aging measured from DNA methylation accounted for a relevant fraction of As-associated risk for CVD, CVD mortality, and all-cause mortality in the SHS, supporting the role of As in accelerated aging. Research of the biological underpinnings can contribute to a better understanding of the role of aging in arsenic-related disease. https://doi.org/10.1289/EHP11981.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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