Genomic and clinical correlates of 5 deep learning‐based neuroimaging signatures of neurodegeneration, evaluated in ADSP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep learning methods help to disentangle heterogeneity of brain aging and find distinct neuroimaging patterns of neurodegeneration. However, the relationship between aging-related brain atrophy patterns and genetics is complex and requires further exploration. METHOD: Patterns of regional bran volumes extracted from T1 scans and Whole-genome sequencing (WGS) data in The Alzheimer's Disease Sequencing Project (ADSP) were analyzed (2401 subjects, age = 72.75 ± 9.08; 54.07% female). We investigated 5 recently published brain aging patterns (R-indices) (Yang et al., 2024), and evaluated out-of-sample reproducibility of previously reported associations between R-indices and diagnostic groups (CN vs MCI/AD). We conducted genome-wide association analysis to investigate genetic associations of R-indices controlling for confounders (e.g., age). RESULT: Linear regression models identified significant group differences with large effect size in diagnostic groups in R2 (Cohen's d=1.05, p = 1.66e-105; this is a typical AD pattern of atrophy) and R3 (d=0.81, p = 2.16e-66), and moderate effect size in R5 (d=0.44, p = 9.59e-22; this pattern was previously associated with a variety of cardiovascular risk factors and immune system markers). Genetic analyses identified 5 genes significantly associated with R1, R2, R3 and R5 indices (Figure 1). R1, characterized with subcortical atrophy, had associations with A1CF (chr10), which has been associated with urate levels, gout and colorectal cancer. R2, with focal medial temporal lobe atrophy, was associated with EXT1 (chr8), which has been associated with BMI, general cognitive ability, cortical thickness and insomnia. R3, with parieto-temporal atrophy patterns, was associated with CUL4A (chr13), which has been linked to blood cell volume/distribution, bipolar disorder, HDL cholesterol, corpuscular hemoglobin and atrial fibrillation. R5, with primarily perisylvian atrophy, was associated with DDX39B and ATP6V1G2-DDX39B (chr6), which have been associated with insomnia, general cognitive ability and blood cell measures. CONCLUSION: We evaluated 5 recently established brain aging indices, which capture the heterogeneity of structural brain aging, in ADSP participants. R-indices replicated previously reported associations with AD groups (Yang et al., 2024), indicating the generalizability of the model. We identified different associations with genes that were previously linked to various traits. These findings provide new insights into the exploration of heterogeneity of neurodegeneration and related genetic risk factors.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».