Plasma Proteomic Signature of Frailty in 50,506 Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proteomics enables systematic elucidation of the biological mechanisms underlying health states including frailty. Here, through a large-scale proteome-wide association study (PWAS) encompassing 2,911 plasma proteins in 50,506 UK Biobank participants, we identified 1,339 proteins significantly associated with frailty, revealing novel functional modules implicated in frailty pathogenesis, particularly the one characterized by the collagen-containing extracellular matrix and vesicle lumen pathways. Replication analyses in an independent external cohort (TwinGene study) confirmed partial but consistent associations at both protein and pathway levels, supporting the reliability of these findings. Mendelian randomization analyses supported causal associations of 50 proteins with frailty. Protein-protein interaction network and expression quantitative trait loci analyses revealed MMP1 and LGALS8 serving as hub proteins. Moreover, we developed a novel proteome-based frailty measure, termed as Proteomic Frailty Score (PFS), which demonstrated robust predictive performance (C-index > 0.7) for 198 (30.2% = 198/655) incident diseases across 13 categories and broad responsiveness to 85 modifiable risk factors. Incorporating PFS into a conventional risk factors model significantly improved the predictive performance for 510 (77.9% = 510/655) incident diseases. Longitudinal analyses with three assessments (n∼1000) revealed an accelerated progression of the PFS with advancing age and increasing baseline frailty severity. To facilitate public use, we further created a publicly accessible online tool for PFS calculation ( https://zipoa.shinyapps.io/frailty/ ). Finally, we observed a biphasic pattern of frailty-associated proteomic dysregulation across lifespan, with peak transitions occurring at approximately ages 50 and 63, implicating distinct biological pathways. Together, we establish PFS as a robust biomarker of biological aging while identifying critical windows and molecular targets for interventions against frailty progression.
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 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) | 0,001 | 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 ».