Examining the interaction between prenatal stress and polygenic risk for attention‐deficit/hyperactivity disorder on brain growth in childhood: Findings from the DREAM BIG consortium
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the interactions among prenatal stress, child sex, and polygenic risk scores (PGS) for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) on structural developmental changes of brain regions implicated in ADHD. We used data from two population-based birth cohorts: Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO) from Singapore (n = 113) and Generation R from Rotterdam, the Netherlands (n = 433). Prenatal stress was assessed using questionnaires. We obtained latent constructs of prenatal adversity and prenatal mood problems using confirmatory factor analyses. The participants were genotyped using genome-wide single nucleotide polymorphism arrays, and ADHD PGSs were computed. Magnetic resonance imaging scans were acquired at 4.5 and 6 years (GUSTO), and at 10 and 14 years (Generation R). We estimated the age-related rate of change for brain outcomes related to ADHD and performed (1) prenatal stress by sex interaction models, (2) prenatal stress by ADHD PGS interaction models, and (3) 3-way interaction models, including prenatal stress, sex, and ADHD PGS. We observed an interaction between prenatal stress and ADHD PGS on mean cortical thickness annual rate of change in Generation R (i.e., in individuals with higher ADHD PGS, higher prenatal stress was associated with a lower rate of cortical thinning, whereas in individuals with lower ADHD PGS, higher prenatal stress was associated with a higher rate of cortical thinning). None of the other tested interactions were statistically significant. Higher prenatal stress may promote a slower brain developmental rate during adolescence in individuals with higher ADHD genetic vulnerability, whereas it may promote a faster brain developmental rate in individuals with lower ADHD genetic vulnerability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».