The Aging Epigenome: Integrative Analyses Reveal Functional Overlap with Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aging is the strongest risk factor for Alzheimer’s disease (AD), yet the role of age-associated DNA methylation (DNAm) changes in blood and their relevance to AD remains poorly understood. In this study, we performed a meta-analysis of blood DNAm samples from 475 dementia-free subjects aged over 65 years across two independent cohorts, the Framingham Heart Study (FHS) at Exam 9 and the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). After adjusting for age, sex, and immune cell type proportions, and correcting for batch effects and genomic inflation, we identified 3758 CpGs and 556 differentially methylated regions (DMRs) consistently associated with aging in both cohorts at a 5% false discovery rate. Our pathway enrichment analyses highlighted immune response, metabolic regulation, and synaptic plasticity, all of which are key biological processes implicated in AD. Moreover, our colocalization analysis revealed 32 genomic regions where shared genetic variants influenced both DNAm and dementia risk. Adjusting for age and other covariate variables, we found roughly one-third of aging-associated CpGs are also associated with AD or AD neuropathology in independent studies external to the ADNI and FHS datasets. Finally, we prioritized 9 aging-associated CpGs, located in promoter regions of PDE1B, ELOVL2, PODXL2 , and other genomic regions, that showed strong positive blood-to-brain methylation concordance, as well as association with AD or AD neuropathology in independent studies, after adjusting for age and other covariates. Our findings provided insights into the functional overlap between the aging processes and AD, and nominated promising blood-based biomarkers for future AD research.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».