Biological heart and brain ageing in subjects with cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The heart-brain axis hypothesis suggests a bidirectional connection between the brain and the heart with relevant implications in health and disease. Cardiovascular diseases have been empirically linked to an increased risk of neurological diseases. However, it remains unclear to what extent different cardiovascular diseases affect brain health quantitatively across subjects and if that is associated with the extent the heart is affected by a disease. Therefore, this study aims to explore how cardiovascular diseases affect biological ageing of the brain and heart by quantifying the brain age gap (BAG) and the heart age gap (HAG) and relating the two to each other. Methods: This study used data from UK Biobank participants with available T1-weighted brain magnetic resonance imaging (MRI) scans, cardiac MRI-derived features, as well as pulse wave analysis cardiac measurements. This dataset included 7,500 healthy females and 6,684 healthy males. The data from healthy subjects was used to train biological brain age prediction machine learning models. For BAG computation, a convolutional neural network was trained based on the MRI data, while a CatBoost model was trained for HAG analyses based on the tabulated cardiac features. Individuals with cardiovascular diseases (F = 2,304, M = 2,925) in the UK Biobank were categorized using Phecodes and split based on sex and used to calculate the HAG and BAG for further analyses. Results: In 36 sex-specific cardiovascular disease groups, 24 showed significant differences from healthy subjects in the BAG and HAG distributions, whereas no strong correlations between the BAG and HAG distributions within disease groups were found. However, some diseases, such as hypotension and cardiac conduction disorders, showed sex-specific differences. Discussion: This study demonstrates that the combined use of HAG and BAG biomarkers provides a more comprehensive understanding of the interplay between cardiovascular and neurological ageing. The significant differences observed in disease groups, while lacking a strong correlation between the BAG and HAG, questions the generalizability of the heart-brain axis theory with respect to age gap biomarkers, suggesting potentially heterogeneous aging processes of the two systems that warrant further investigation in future work.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».