Integration of Genetic Information to Improve Brain Age Gap Estimation Models in the <scp>UK</scp> Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegeneration occurs when the body's central nervous system becomes impaired as a person ages, which can happen at an accelerated pace. Neurodegeneration impairs quality of life, affecting essential functions, including memory and the ability to self-care. Genetics play an important role in neurodegeneration and longevity. Brain age gap estimation (BrainAGE) is a biomarker that quantifies the difference between a machine learning model-predicted biological age of the brain and the true chronological age for healthy subjects; however, a large portion of the variance remains unaccounted for in these models, attributed to individual differences. This study focuses on predicting the BrainAGE more accurately, aided by genetic information associated with neurodegeneration. To achieve this, a BrainAGE model was developed based on MRI measures, and then the associated genes were determined with a Genome-Wide Association Study. Subsequently, genetic information was incorporated into the models. The incorporation of genetic information yielded improvements in the model performances by 7% to 12%, showing that the incorporation of genetic information can notably reduce unexplained variance. This work helps to define new ways of determining persons susceptible to neurological aging decline and reveals genes for targeted precision medicine therapies.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».