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Enregistrement W4402701778 · doi:10.1101/2024.09.13.24313620

Longitudinal changes in epigenetic clocks predict survival in the InCHIANTI cohort

2024· preprint· en· W4402701778 sur OpenAlexfundno aff
Pei‐Lun Kuo, Ann Zenobia Moore, Toshiko Tanaka, Daniel W. Belsky, Ake T. Lu, Steve Horvath, Stefania Bandinelli, Luigi Ferrucci

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OtagoCanadian Institute for Advanced ResearchNational Institutes of HealthUniversity of California
Mots-clésEpigeneticsLongitudinal studyProportional hazards modelDemographyMedicineBiologyGerontologyInternal medicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstracts Importance Cross-sectional assessment of epigenetic clocks provides information on the pace of aging. Whether longitudinal acceleration or deceleration of epigenetic clocks over time provides additional mortality prediction is unknown. Objective To test the independent associations of baseline levels and longitudinal changes in epigenetic clocks with mortality Design Longitudinal study Setting InCHIANTI, a population-based study of community dwelling individuals in Tuscany, Italy. Participants 699 InCHIANTI study participants aged 21-95 years at baseline with longitudinal measurements of DNA methylation. Exposure Baseline levels and longitudinal changes in seven epigenetic clocks, including two first-generation clocks developed using chronological age for reference (Hannum Clock, Horvath Clock), three second-generation clocks developed using time-to-death for references (DNAmPhenoAge, DNAmGrimAge, DNAmGrimAge Version 2), and two third-generation clocks developed using longitudinal rate of change of multiple phenotypes for reference (DunedinPOAm_38, DunedinPACE). Main Outcomes and Measures Mortality was the primary outcome. Cox regression was used to estimate independent associations of baseline and longitudinal changes in epigenetic clocks with mortality. Results Adjusting for age, sex, study sites, and epigenetic clock at the baseline, longitudinal changes of the following epigenetic clocks were associated with mortality: Hannum clock (aHR = 1.14, 95% CI:[1.03, 1.26]), DNAmPhenoAge (aHR = 1.23, 95% CI: [1.10,1.37]), DNAmGrimAge (aHR = 1.13, 95% CI: [1.02,1.26]), DNAmGrimAge Version 2 (aHR = 1.18, 95% CI:[1.06,1.31]), and DunedinPOAm_38 (aHR = 1.15, 95%CI: [1.01,1.30]). Conclusions and Relevance Our findings confirm that epigenetic clocks capture a dimension of health that is predictive of mortality and add the notion that time changes of epigenetic age reflect changes in health that additionally and independently contribute to mortality prediction. Future studies should test whether interventions that slow down the rate of epigenetic aging are associated with longer healthspan and lifespan. Key Points Question: Is the rate of change in epigenetic clock associated with differential mortality? Findings: In 699 adults with followed for up to 24 years, faster longitudinal changes in epigenetic clocks (Hannum clock, DNAmPhenoAge, DNAmGrimAge, DNAmGrimAge version 2, DunedinPOAm_38, DunedinPACE) were significantly associated with higher mortality, independent of baseline epigenetic age and other confounders. Meaning: Independent of chronological age, epigenetic clock and change over time of epigenetic clock independently predicted the risk of death. Interventions that slow down the pace of epigenetic aging may enhance healthy longevity.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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