<scp>DNA</scp> Methylation Signatures of Systemic Inflammation Are Associated With Brain Volume, Cognitive Trajectories, and Long‐Term Dementia Risk
Notice bibliographique
Résumé
C-reactive protein (CRP) and growth differentiation factor 15 (GDF15) are important markers of inflammation associated with brain health. Compared to plasma, DNA methylation (DNAm) measures of CRP and GDF15 may provide stable epigenetic measures of chronic exposure to inflammation and could therefore be robustly predictive of inflammation-related brain aging and neurodegeneration. We leveraged a subsample of Baltimore Longitudinal Study of Aging (BLSA) participants with DNAm/plasma data and longitudinal neuroimaging/cognition data (n = 430-1100). We used a proteome-wide analysis to characterize the biology of DNAm CRP and GDF15, and latent growth curve models to explore the associations with longitudinal trajectories of 19 brain region volumes and five cognitive domains. Finally, we related DNAm/plasma CRP and GDF15 to dementia risk in two external cohorts. DNAm CRP and GDF15 showed a proteomic signature consistent with systemic immune activation. We identified several brain regions with significant associations between elevated DNAm CRP And GDF15 and (a) lower brain volume level (at age 75) and (b) greater rate of atrophy. Compared to plasma CRP, DNAm CRP was more strongly associated with brain volume, cognitive trajectories, and dementia risk. DNAm and plasma GDF15 were similarly associated with several total lobar, total lobar white matter, and AD-relevant region trajectories and dementia risk, but DNAm measures outperformed plasma measures in relation to cognitive trajectories. Epigenetic signatures of CRP and GDF15 reflect immune and inflammation-related pathway activation. These signatures, especially DNAm CRP, were associated with accelerated brain atrophy, cognitive decline, as well as long-term dementia risk.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».