Disentangling sex-dependent effects of APOE on diverse trajectories of cognitive decline in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Current diagnostic systems for Alzheimer's disease (AD) rely upon clinical signs and symptoms, despite the fact that the multiplicity of clinical symptoms renders various neuropsychological assessments inadequate to reflect the underlying pathophysiological mechanisms. Since putative neuroimaging biomarkers play a crucial role in understanding the etiology of AD, we sought to stratify the diverse relationships between AD biomarkers and cognitive decline in the aging population and uncover risk factors contributing to the diversities in AD. To do so, we capitalized on a large amount of neuroimaging data from the ADNI study to examine the inflection points along the dynamic relationship between cognitive decline trajectories and whole-brain neuroimaging biomarkers, using a state-of-the-art statistical model of change point detection. Our findings indicated that the temporal relationship between AD biomarkers and cognitive decline may differ depending on the synergistic effect of genetic risk and biological sex. Specifically, tauopathy-PET biomarkers exhibit a more dynamic and age-dependent association with Mini-Mental State Examination scores (p<0.05), with inflection points at 72, 78, and 83 years old, compared with amyloid-PET and neurodegeneration (cortical thickness from MRI) biomarkers. In the landscape of health disparities in AD, our analysis indicated that biological sex moderates the rate of cognitive decline associated with APOE4 genotype. Meanwhile, we found that higher education levels may moderate the effect of APOE4, acting as a marker of cognitive reserve.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».