Deep learning chest X-ray age, epigenetic aging clocks, and associations with age-related subclinical disease in the Project Baseline Health Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronological age is an important component of medical risk scores and decision-making. However, there is considerable variability in how individuals age. We recently published an open-source deep learning model to assess biological age from chest radiographs (CXR-Age), which predicts all-cause and cardiovascular mortality better than chronological age. Here, we compare CXR-Age to 2 established epigenetic aging clocks (First generation-Horvath Age; Second generation-DNAm PhenoAge) to test which is more strongly associated with cardiopulmonary disease and frailty. METHODS: Our cohort consisted of 2097 participants from the Project Baseline Health Study, a prospective cohort study of individuals from 4 US sites. We compared the association between the different aging clocks and measures of cardiopulmonary disease, frailty, and protein abundance collected at the participant's first annual visit using linear regression models adjusted for common confounders. RESULTS: We found that CXR-Age was associated with coronary calcium, cardiovascular risk factors, worsening pulmonary function, increased frailty, and abundance in plasma of 2 proteins implicated in neuroinflammation and aging. Associations with DNAm PhenoAge were weaker for pulmonary function and all metrics in middle-age adults. We identified 13 proteins that were associated with DNAm PhenoAge, one (CDH13) of which was also associated with CXR-Age. No associations were found with Horvath Age. CONCLUSIONS: These results suggest that CXR-Age may serve as a better metric of cardiopulmonary aging than epigenetic aging clocks, especially in midlife adults.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».