Genetic Architecture of Cortical Thickness and White Matter hyperintensities: Evidence of Gene‐Environment Interaction with Cardiovascular Health and Late‐Life Depression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Modifiable risk factors account for over 40% of dementias, offering potential for intervention. However, the impact of these risk factors, including depression and vascular disease, on brain health in the context of variable genetic influences is not well understood. Here we map the genetic landscape of brain structure, testing for gene‐by‐environment (GxE) interactions and relevance to cognitive performance in mid‐ and late‐life. Method We conducted genome‐wide association studies (GWAS) to identify genetic variants associated with cortical thickness in over 34,500 UK Biobank participants. We used postmortem bulk RNA sequencing of frontal cortex paired with antemortem MRI in a late‐life sample (n = 66) to directly corroborate implicated GWAS loci. Focusing on GWAS‐significant loci, we tested for GxE interactions and associations with cognition in 25,254 Canadian Longitudinal Study of Ageing (CLSA) participants. Result We identified 367 loci in the UK Biobank participants (age 45‐81), associated with global or regional cortical thickness (p<5×10−8), with genetic correlations between pairs of anatomical regions identifying three distinct modules. Corroboration with postmortem bulk RNA sequencing and MRI in a late‐life sample confirmed effects of STMN4, ARL17A and ARL17B genes on cortical thickness. Ten GWAS‐implicated loci from the UK Biobank were also associated with executive function or memory in CLSA, including rs1562330, a locus linked to the STMN4 gene. Notably, 37 variants also showed significant interactions with cardiovascular health or depression (P<2×10−4). Conclusion These findings advance our understanding of the genetic architecture of brain structure and show that modifiable factors alter the effects of heritable genetic background on brain and cognitive health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».