Genetic risk factors underlying white matter hyperintensities and cortical atrophy
Notice bibliographique
Résumé
White matter hyperintensities index structural abnormalities in the cerebral white matter, including axonal damage. The latter may promote atrophy of the cerebral cortex, a key feature of dementia. Here, we report a study of 51,065 individuals from 10 cohorts demonstrating that higher white matter hyperintensity volume associates with lower cortical thickness. The meta-GWAS of white matter hyperintensities-associated cortical 'atrophy' identifies 20 genome-wide significant loci, and enrichment in genes specific to vascular cell types, astrocytes, and oligodendrocytes. White matter hyperintensities-associated cortical 'atrophy' showed positive genetic correlations with vascular-risk traits and plasma biomarkers of neurodegeneration, and negative genetic correlations with cognitive functioning. 15 of the 20 loci regulated the expression of 54 genes in the cerebral cortex that, together with their co-expressed genes, were enriched in biological processes of axonal cytoskeleton and intracellular transport. The white matter hyperintensities-cortical thickness associations were most pronounced in cortical regions with higher expression of genes specific to excitatory neurons with long-range axons traversing through the white matter. The meta-GWAS-based polygenic risk score predicts vascular and all-cause dementia in an independent sample of 500,348 individuals. Thus, the genetics of white matter hyperintensities-related cortical atrophy involves vascular and neuronal processes and increases dementia risk.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».