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Enregistrement W7117737019 · doi:10.64898/2025.12.26.25343034

Hemispheric Asymmetry Defines Brain Aging: Five Reproducible NMF Modes Linked to Sex, Lifestyle, Transdiagnostic Genetic Risk, and Molecular Pathways

2025· article· W7117737019 sur OpenAlexaff
Xiaobo Liu, Lang Liu, Zhou Le, Sanwang Wang, Zhao Zhang, Yong Han

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman brainImaging geneticsAsymmetryGeneralizability theoryBrain asymmetryNon-negative matrix factorizationNeuroimaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Population aging heightens the burden of cognitive decline and brain disorders, yet trajectories of brain aging vary widely across individuals. Because the human brain is intrinsically lateralized, age-related shifts in hemispheric asymmetry may reveal latent aging subtypes that are masked by bilateral averages. Here, we derived reproducible and interpretable asymmetry-based brain-aging modes and validated their behavioral, genetic, and molecular signatures. Using UK Biobank MRI, we computed cortical-thickness asymmetry across 68 Desikan–Killiany regions, transformed signed asymmetry into non-negative channels, and assembled a region-by-participant matrix. We then applied non-negative matrix factorization (NMF) to estimate spatial mode maps and participant-specific loadings, selecting the factorization rank by reconstruction-error elbow criterion (k = 13). Age associations were assessed with covariate-adjusted partial correlations controlling sex and handedness and corrected for multiple testing using false discovery rate (FDR). Generalizability was evaluated by projecting an independent cohort (Cam-CAN; n = 608) onto UK Biobank–derived spatial maps. We additionally tested sex differences, lifestyle/behavioral correlates, transdiagnostic polygenic risk score (PRS) coupling across 12 neuropsychiatric/neurodegenerative disorders, and imaging–transcriptomic pathway enrichment using Allen Human Brain Atlas expression and Metascape. We identified five age-linked asymmetry modes that replicated directionally in Cam-CAN. Modes differed systematically by sex and displayed distinct lifestyle signatures spanning sleep, physical activity, alcohol intake, diet, device use, and smoking. Genetic coupling was mode-specific, with different modes aligning with distinct constellations of transdiagnostic PRS. Imaging–transcriptomic analyses further indicated mechanistic dissociability, implicating mitochondrial bioenergetics, antigen presentation, innate immune/inflammatory pathways, and synaptic/neurodevelopmental programs. Hemispheric asymmetry decomposes into reproducible, mechanistically diverse aging modes that connect to modifiable behaviors and transdiagnostic genetic liability. This asymmetry-informed, mode-based framework advances subtype-oriented phenotyping of brain aging and provides a foundation for individualized risk stratification and mechanistic hypothesis generation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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