論文の概要: Alcohol Intake Differentiates AD and LATE: A Telltale Lifestyle from Two Large-Scale Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05438v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 21:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-18 17:00:54.746051
• Title: Alcohol Intake Differentiates AD and LATE: A Telltale Lifestyle from Two Large-Scale Datasets
• Title（参考訳）: アルコール摂取はADとLATEを区別する:2つの大規模データセットからのライフスタイル
• Authors: Xinxing Wu and Chong Peng and Peter T. Nelson and Qiang Cheng
• Abstract要約: アルツハイマー病は認知、記憶、行動に影響を及ぼす。 陳旧性老年性TDP-43脳症(LATE)は神経変性疾患である。 アルコール摂取は, LATEおよびADと相関した生活習慣と環境因子であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.943631598055926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD), as a progressive brain disease, affects cognition, memory, and behavior. Similarly, limbic-predominant age-related TDP-43 encephalopathy (LATE) is a recently defined common neurodegenerative disease that mimics the clinical symptoms of AD. At present, the risk factors implicated in LATE and those distinguishing LATE from AD are largely unknown. We leveraged an integrated feature selection-based algorithmic approach, to identify important factors differentiating subjects with LATE and/or AD from Control on significantly imbalanced data. We analyzed two datasets ROSMAP and NACC and discovered that alcohol consumption was a top lifestyle and environmental factor linked with LATE and AD and their associations were differential. In particular, we identified a specific subpopulation consisting of APOE e4 carriers. We found that, for this subpopulation, light-to-moderate alcohol intake was a protective factor against both AD and LATE, but its protective role against AD appeared stronger than LATE. The codes for our algorithms are available at https://github.com/xinxingwu-uk/PFV.
• Abstract（参考訳）: 進行性脳疾患としてのアルツハイマー病(ad)は認知、記憶、行動に影響を及ぼす。 同様に、TDP-43脳症(LATE)はADの臨床症状を模倣する神経変性疾患である。 現在、LATEとADを区別するリスク要因はほとんど不明である。 特徴選択に基づくアルゴリズム手法を総合的に活用し,後期および/またはadの被験者を著しく不均衡なデータに対する制御から区別する重要な要因を同定した。 rosmapとnaccの2つのデータセットを分析し,アルコール摂取が生活習慣と環境要因であり,その関連は異なっていた。 特に,APOE e4キャリアからなる特定のサブ集団を同定した。 このサブポピュレーションでは, 軽度アルコール摂取はADとLATEの両方に対する防御因子であったが, ADに対する防御効果はLATEよりも強いことがわかった。 アルゴリズムのコードはhttps://github.com/xinxingwu-uk/pfv.comで利用可能です。

関連論文リスト

• Survey and Improvement Strategies for Gene Prioritization with Large Language Models [61.24568051916653]
  大規模言語モデル (LLM) は, 医学検査において良好に機能しているが, 希少な遺伝疾患の診断における有効性は評価されていない。 表現型と可溶性レベルに基づいて, マルチエージェントとヒトフェノタイプオントロジー(HPO)を分類した。 ベースラインでは、GPT-4は他のLLMよりも優れており、因果遺伝子を正しくランク付けする際の精度は30%近く向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T23:03:03Z)
• AD-LLM: Benchmarking Large Language Models for Anomaly Detection [50.57641458208208]
  本稿では,大規模な言語モデルが異常検出にどのように役立つかを評価する最初のベンチマークであるAD-LLMを紹介する。 我々は、ゼロショット検出、LLMの事前訓練された知識を用いて、タスク固有のトレーニングなしでADを実行すること、データ拡張、ADモデルを改善するために合成データとカテゴリ記述を生成すること、LLMを使用して教師なしADモデルを提案するモデル選択の3つの主要なタスクについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T10:22:14Z)
• Clustering Alzheimer's Disease Subtypes via Similarity Learning and Graph Diffusion [14.536841566365048]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、世界中の何百万人もの人に影響を及ぼす複雑な神経変性疾患である。 本研究の目的は,臨床像や病態を特徴とするADのサブタイプを同定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T21:38:14Z)
• Towards Within-Class Variation in Alzheimer's Disease Detection from Spontaneous Speech [60.08015780474457]
  アルツハイマー病(AD)の検出は、機械学習の分類モデルを使用する有望な研究領域として浮上している。 我々は、AD検出において、クラス内変異が重要な課題であると考え、ADを持つ個人は認知障害のスペクトルを示す。 本稿では,ソフトターゲット蒸留 (SoTD) とインスタンスレベルの再分散 (InRe) の2つの新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T02:06:05Z)
• Feasibility of Identifying Factors Related to Alzheimer's Disease and Related Dementia in Real-World Data [56.7069469207376]
  537例から10項目で477の危険因子を抽出した。 AD/ADRDの遺伝子検査は、まだ一般的ではなく、構造化EHRと非構造化EHRの両方で文書化されていない。 AD/ADRDリスクファクタに関する継続的な研究を考えると、NLP法による文献マイニングは、私たちの知識マップを自動的に更新するソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T18:17:19Z)
• Deep Multi-Branch CNN Architecture for Early Alzheimer's Detection from Brain MRIs [0.0]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、認知症を引き起こす神経変性疾患である。 7,866,819個のパラメータからなる深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 このモデルは、患者が99.05%の3段階の精度で、非段調、軽度段調、中等度段調であるかどうかを予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T02:25:07Z)
• Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.15249463477813]
  本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。 さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T22:02:56Z)
• Disentangling Alzheimer's disease neurodegeneration from typical brain aging using machine learning [2.388738275105558]
  神経イメージングバイオマーカーは、典型的な脳老化とアルツハイマー病(AD)を区別する 我々はこの2つを解消するための方法論を提示する。 遠絡SPAREモデルは2種類の脳変化に特異的な脳パターンを導出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T15:33:29Z)
• Analyzing the effect of APOE on Alzheimer's disease progression using an event-based model for stratified populations [3.4935855647873293]
  鑑別事象ベースモデル(DEBM)を用いたアルツハイマー病の進行タイムラインに対するAPOEアレルの効果について検討した。 本研究の目的は,DEBMの異なるステップをグループ固有の部分とグループ固有の部分に分割する,新しいアプローチを提案し,評価することである。 提示されたモデルは、疾患の理解を助け、臨床治験のために発症する症状のリスクにおいて、症状前患者の同種グループを選択するのに役立てることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T14:46:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。