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Enregistrement W4416378515 · doi:10.1101/2025.11.17.25340247

Genetic drivers of progression in Alzheimers disease are distinct from disease risk

2025· preprint· en· W4416378515 sur OpenAlexfundno aff
Ümran Yaman, Ahmad R Ehyaei, Tenielle Porter, Eleanor K. O’Brien, Paul Maruff, John Hardy, Simon M. Laws, Derviş A. Salih, Maryam Shoai

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthIXICOH. Lundbeck A/SDunhill Medical TrustServierEisaiImperial College LondonDolby Family VenturesNorthern California Institute for Research and EducationAustralian GovernmentBioClinicaBiogenPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationDementia Collaborative Research Centres, AustraliaEdith Cowan UniversityEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbUniversity of MelbourneFidelity FoundationAlzheimer's AssociationScience and Industry Endowment FundMedical Research CouncilMeso Scale DiagnosticsCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésDiseaseAlzheimer's diseaseDementiaMEDLINERisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent trials in Alzheimer’s disease (AD) demonstrate encouraging outcomes. These trials target risk mechanisms identified through genetic analysis whilst directly aiming to reduce progression rates. Evidence from other neurodegenerative diseases suggests the genetics of progression is distinct from risk of disease. To expand these initial successes and improve clinical outcomes further we need to understand genetics of progression of disease. These can be deduced through rigorous analysis of meticulously phenotyped longitudinal cohorts. In this study we first looked at known genetic drivers of risk, namely polygenic risk scores for AD and APOE‑ε4, to assess their role in progression. This was then extended to a genome wide association analysis to identify the role of other genetic variants in progression of AD. METHODS: A total of 387 individuals with genetic data, amyloid positivity, and in active decline (ADNI (n = 222) and AIBL(n = 165)) were used to perform generalised mixed effects linear model genome wide association studies of longitudinal cognitive decline as measured by mini mental state examination (MMSE). The resulting summary statistics were subjected to functional annotation, and colocalisation analyses. RESULTS: Established AD risk factors, including APOE‑ε4 dosage and polygenic risk scores, were not associated with disease progression in amyloid positive individuals who are actively declining. A mixed effects GWAS meta-analysis revealed one genome-wide significant locus on chromosome 22 (rs78369883) and several nominally significant loci linked with AD progression. Functional annotation, finemapping, and colocalisation analyses implicated genes primarily involved in immune response, neurodegeneration (including tau pathology), brain resilience, and neurogenesis. These progression-related genes were significantly enriched in neuronal-interferon-microglial signalling pathways and normal homeostatic processes of neuronal networks, with specific enrichment in dopaminergic and inhibitory neuronal populations. CONCLUSION: These findings enhance our understanding of the biological underpinnings of AD progression, opening new avenues for therapeutic intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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