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Enregistrement W4408831262 · doi:10.1177/25424823251328300

Brain morphology mediating the effects of common genetic risk variants on Alzheimer’s disease

2025· article· en· W4408831262 sur OpenAlexfundno aff
Esmee M. Breddels, Yelyzaveta Snihirova, Ehsan Pishva, Sinan Gülöksüz, Gabriëlla A.M. Blokland, Jurjen J. Luykx, Ole A. Andreassen, David E.J. Linden, Dennis van der Meer

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNorges ForskningsrådGenentechIXICOH. Lundbeck A/SHORIZON EUROPE Framework ProgrammeServierBioClinicaBiogenPfizerAlzheimer NederlandEisaiZonMwNorthern California Institute for Research and EducationNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbEuropean CommissionAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Association
Mots-clésEntorhinal cortexHippocampusNeuroimagingBrain morphometryMendelian randomizationNeuroscienceAmygdalaAlzheimer's diseaseDiseasePsychologyMedicineBiologyMagnetic resonance imagingPathologyGenetic variantsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Late-onset Alzheimer's disease (LOAD) has been associated with alterations in the morphology of multiple brain structures, and it is likely that disease mechanisms differ between brain regions. Coupling genetic determinants of LOAD with measures of brain morphology could localize and identify primary causal neurobiological pathways. Objective: To determine causal pathways from genetic risk variants of LOAD via brain morphology to LOAD. Methods: Mediation and Mendelian randomization (MR) analysis were performed using common genetic variation, T1 MRI and clinical data collected by UK Biobank and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Results: ε4 on LOAD. MR showed that a thinner entorhinal cortex, a smaller hippocampus and amygdala, and a larger volume of the inferior lateral ventricles, increased the risk of LOAD as well as vice versa. Conclusions: Combining neuroimaging and genetic data can give insight into the causal neuropathological pathways of LOAD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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