Polygenic Hazard Score for Predicting Age-associated Risk of Alzheimer’s Disease in European Populations: Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Polygenic hazard score (PHS) models can be used to predict the age-associated risk for complex diseases, including Alzheimer’s disease (AD). In this study, we present an improved PHS model for AD that incorporates a large number of genetic variants and demonstrates enhanced predictive accuracy for age of onset in European populations compared to alternative models. Methods We used the genotyped European Alzheimer & Dementia Biobank (EADB) sample (n=42,120) to develop and evaluate the performance of the PHS model. We developed a PHS model building on 720 genetic variants, including Apolipoprotein E ( APOE ) ε2 and ε4 alleles. We used Elastic Net-regularized Cox regression approach to develop the PHS model. Results The new PHS model (EADB720) improved prediction accuracy compared to alternative models in European populations, with the Odds Ratio OR80/20 from the highest quintile of risk (80th risk percentile and above) to the lowest quintile of risk (20th risk percentile and below) varying between 5.10 and 13.15 within the range of age of onset from 65 – 85 years. Our model also improved risk stratification across ε3/3 individuals of European ancestry (OR80/20 ranges from 1.95 to 3.52). It was also successfully validated in independent datasets (HUSK, DemGene and ADNI) by achieving OR80/20 up to 10.00 in each independent dataset. Conclusion Our EADB720 model significantly improves the accuracy of age-associated risk of AD across European populations (pval<0.03). Accurately predicting the age of onset of AD is of large clinical importance to implementing new AD medication and early intervention in clinical settings.
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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».