Association between epigenetic aging acceleration and amyloid biomarkers in bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Bipolar disorder (BD) has been associated with an elevated risk of Alzheimer’s Disease (AD). We assessed AD biomarkers in BD and tested whether epigenetic aging (EA) acceleration is a potential mechanism driving variability in these markers. Design, Setting, Participants Cross-sectional study of n=59 living individuals with BD and n=20 age- and sex-equated control participants, as well as analyses of postmortem brain samples (Brodmann area 9/46) from n=46 individuals with BD. Measurements Amyloid beta (Aβ) 40 , Aβ 42 , and total Tau levels were measured in plasma from individuals with BD and controls, and Aβ 42 levels were measured in brains. EA and its acceleration (blood: GrimAge and DunedinPACE; brains: DNAmClock Cortical ) were estimated for all samples. Individuals with BD were split into quartiles with accelerated or slower EA if they were in the first or fourth quartiles for GrimAge acceleration (AgeAccelGrim), DunedinPACE, or DNAmClock Cortical acceleration (DNAmClock Cortical Accel). Results Individuals with BD showed an increase in Aβ 40 (p=.049) and a decrease in the Aβ 42/40 ratio (p=.035) compared to controls. A decrease in the Aβ 42/40 ratio was also found in individuals with BD with high versus low AgeAccelGrim (p=.028). Brain Aβ 42 levels significantly correlated with DNAmClock Cortical Accel (r 2 =.270, p=.007), with those with high EA acceleration showing higher brain Aβ 42 after controlling for confounders (p=.008). Conclusions Our results provide preliminary evidence that EA may explain the variability in AD risk in individuals with BD and could act as a target for preventing dementia and AD in BD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».