The blood lipidome fatty acid profile predicts the disease risk and clinical phenotypes of Alzheimer’s disease: associations from two prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between fatty acids and Alzheimer's Disease (AD) risk has been an area of growing interest but remains insufficiently understood. This study aimed to develop and validate a fatty acid score (FAS) derived from blood fatty acid levels and explore its association with AD risk. We analyzed 148,308 UK Biobank participants (age 37-73; mean 55.96 years) with a mean follow-up of 12.3 years (maximum 16), and 1193 ADNI subjects (age 55-90; mean 73.50 years) with a mean follow-up of 4.2 years (maximum 8). Lasso regression was used to construct the FAS based on UKB, and Cox regression and linear regression was employed to assess the relationships of FAS with AD risk, cognition, hippocampal volume, and/or cerebrospinal fluid markers in both cohorts. Stratified effects by APOE ε4 status were examined. Causal mediation, proteomic, and bioinformatic analyses were performed to reveal potential mechanisms. Higher FAS was associated with increased AD risk in both cohorts (UKB: HR = 1.298, 95% CI 1.183-1.423, P < 0.001; ADNI: HR = 1.413, 95% CI 1.105-1.808, P = 0.006). In UKB, higher FAS was linked to reduced hippocampal volume (P < 0.001), and in ADNI, it was associated with faster hippocampal atrophy (P = 0.002) and cognitive decline (P < 0.001). These associations were stronger in APOE ε4 carriers. Hippocampal volume partly mediated the link between FAS and cognitive decline. Proteomic analyses demonstrated that the protein expression levels of Adhesion G protein-coupled receptor G1 (ADGRG1), Chitinase-3-like protein 1 (CHI3L1), RNA-binding FOX-1 homolog 3 (RBFOX3), and Growth differentiation factor 15 (GDF15) could mediate the effect of FAS on AD risk. The enriched pathways include cytokine activity, neurotrophic signaling, and pathways related to nervous system development. Blood levels of fatty acid could aid in AD prediction, but further research is needed to confirm causality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».