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Enregistrement W4390195075 · doi:10.1002/alz.076586

Proteomic‐based Biological Aging Clock and MRI Markers of Cerebrovascular Disease: Atherosclerosis Risk in Community Study

2023· article· en· W4390195075 sur OpenAlexaff
Sanaz Sedaghat, Shuo Wang, Jialing Liu, Tim M. Hughes, Behnam Sabayan, Weihong Tang, Josef Coresh, James S. Pankow, Keenan A. Walker, Pamela L. Lutsey, Weihua Guan, Anna E. Prizment

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubclinical infectionMedicineHyperintensityInternal medicineCardiologyLogistic regressionBrain sizeBiological ageAtherosclerosis Risk in CommunitiesDiseaseGerontologyMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Biological aging state can be quantified by composite metrics called aging clocks using proteomics. Proteomic aging clocks (PACs) are accurate, easily measured, and are associated with age‐related diseases including Alzheimer’s Disease and Related Dementias. We aim to investigate whether an accelerated biological aging (a discrepancy between chronological age and PAC) is associated with subclinical cerebrovascular structural changes. Method 1494 participants from the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study with proteomics and 3T brain MRI data at ARIC visit 5 in 2011‐13 (mean age 76, 59% female, 25% Black) were included. Nearly 5000 plasma proteins were measured using the SomaScan assay. PAC was developed using elastic net regression model and was internally validated. Age acceleration was calculated as residuals after regressing PAC on chronological age (positive value indicates biological age is higher than the person’s chronological age). Linear and logistic regression models were used to assess the associations of age acceleration with white matter hyperintensity volume (in cm3, log2 transformed, median [IQR]: 11[6‐20]) and the presence of: subcortical (n = 281), lacunar (n = 263), and cortical infarcts (n = 150), and microbleeds (n = 355). Result Accelerated age (median [IQR]:‐0.04[‐1.4,1.3]; correlation with chronological age = 0) was associated with MRI markers of cerebrovascular disease after adjusting for demographic, cardiovascular risk factors, education, and kidney function. Every five years higher age acceleration was associated with larger white matter hyperintensity volume (Difference:0.34[95%CI 0.19,0.49]), higher odds of lacunar (OR:1.61[1.13,2.30]), subcortical (OR:1.63[1.15, 2.32]), and cortical infarcts (OR:1.72[1.11,2.67]). There was no association with presence of microbleeds (OR:1.25[0.91,1.73]) (Figure). Findings were consistent after excluding participants with clinical stroke and there was no difference between APOEe4+ and APOEe4‐ participants. Conclusion Higher accelerated age is cross‐sectionally associated with a greater prevalence of MRI markers of cerebrovascular disease. Understanding this relation has potential to help with risk stratification and personalized prevention and treatment strategies to promote brain health.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,272 · 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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