Brain Aging in Patients With Cardiovascular Disease From the <scp>UK</scp> Biobank
Notice bibliographique
Résumé
The brain undergoes complex but normal structural changes during the aging process in healthy adults, whereas deviations from the normal aging patterns of the brain can be indicative of various conditions as well as an increased risk for the development of diseases. The brain age gap (BAG), which is defined as the difference between the chronological age and the machine learning-predicted biological age of an individual, is a promising biomarker for determining whether an individual deviates from normal brain aging patterns. While the BAG has shown promise for various neurological diseases and cardiovascular risk factors, its utility to quantify brain changes associated with diagnosed cardiovascular diseases has not been investigated to date, which is the aim of this study. T1-weighted MRI scans from healthy participants in the UK Biobank were used to train a convolutional neural network (CNN) model for biological brain age prediction. The trained model was then used to quantify and compare the BAGs for all participants in the UK Biobank with known cardiovascular diseases, as well as healthy controls and patients with known neurological diseases for benchmark comparisons. Saliency maps were computed for each individual to investigate whether brain regions used for biological brain age prediction by the CNN differ between groups. The analyses revealed significant differences in BAG distributions for 10 of the 42 sex-specific cardiovascular disease groups investigated compared to healthy participants, indicating disease-specific variations in brain aging. However, no significant differences were found regarding the brain regions used for brain age prediction as determined by saliency maps, indicating that the model mostly relied on healthy brain aging patterns, even in the presence of cardiovascular diseases. Overall, the findings of this work demonstrate that the BAG is a sensitive imaging biomarker to detect differences in brain aging associated with specific cardiovascular diseases. This further supports the theory of the heart-brain axis by exemplifying that many cardiovascular diseases are associated with atypical brain aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».