MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7117313788 · doi:10.1002/alz70857_106007

OPRL1 genotypes moderate the association between prosocial effort‐based decision making and apathy in at‐risk older adults

2025· article· en· W7117313788 sur OpenAlexaff
Caitlin Walker, Garance Barnoin, Sylvia Villeneuve, Cynthia Picard, Josée Poirier, Maiya R. Geddes

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMcGill Genome CentreMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorAssociation (psychology)ApathyGenotypeSingle-nucleotide polymorphismEmpathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apathy is a common neuropsychiatric symptom in early Alzheimer's disease (AD) characterized by reduced goal-directed activity and motivation. Older adults tend to value prosocial over self-serving behaviors, with this shift being preserved in early AD. It is unknown whether prosocial rewards are more effective at motivating effort and how prosocial orientations relate to apathy in at-risk older adults. OPRL1 encodes the nociceptin/orphanin FQ receptor, which downregulates dopaminergic activity in the ventral tegmental area, a region critical for reward processing. Building on evidence that prosocial behaviors are inherently rewarding for older adults, we hypothesized that older adults would exert more effort for prosocial than self-serving rewards and that OPRL1 genetic variations would modulate the relationship between prosocial orientations and apathy. METHOD: = 68.48, 38 females) from the PREVENT-AD cohort completed a novel computerized paradigm where they decided whether to exert effort (button presses) for prosocial (charity donations) and self-serving (monetary) rewards. Reward-effort discounting curves were modeled with linear, sigmoid, and Weibull functions, and random-effects Bayesian model comparison identified the best fitting model. Effort willingness ("yes" responses) and amount of reward needed to initiate effort (bias) were compared between conditions, and difference scores quantified participants' prosocial orientations. Regression models examined associations between difference and Apathy Motivation Index scores. Genotypes of OPRL1 rs6010718 and rs6010719 SNPs were included as moderators. RESULT: Sigmoid functions best fit reward-effort discounting curves (Figure 1). Participants made more 'yes' responses and showed lower bias for prosocial compared to self-serving rewards (Figure 2). For rs6010718, minor T allele carriers showed lower apathy associated with reduced bias for prosocial relative to self-serving rewards, whereas CC individuals showed no effect (Figure 3). For rs6010719, minor G allele carriers showed higher apathy associated with reduced bias for prosocial relative to self-serving rewards, while AA individuals showed no effect (Figure 3). CONCLUSION: Older adults at risk for AD demonstrate a higher willingness and require smaller rewards to exert effort for prosocial compared to self-serving rewards. Genetic variations in OPRL1 SNPs modulate the relationship between prosocial orientations and apathy, suggesting individuals with specific genetic profiles show reduced apathetic behavior associated with prosocial effort in aging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior→Travaux en français237 207→