MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/advs.202515675

Медицинская библиотека · Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) · 2025

Mendelian Randomization and Double Machine Learning Modeling Reveal Brain Imaging-Derived Phenotypes as Functional Contributors to 18 Autoimmune Inflammatory Diseases.

Chen Jinbin, Wang Xin, Ding Haifeng, Zheng Bosheng, Zeng Keni, Hu Chuying, Liu Jiayi, Zhu Xiao, Yu Haibing

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Autoimmune inflammatory diseases (AIDs) are genetically linked disorders with unclear causal links to brain functional networks. Using bidirectional two-sample Mendelian randomization (MR) on GWAS data from 18 AIDs and 1,366 brain imaging-derived phenotypes (n = 8,428), we identified significant associations, including reduced left striatal activity increasing multiple sclerosis risk (OR = 0.59), left uncinate fasciculus activity elevating systemic lupus erythematosus risk (OR = 3.72), and asymmetric cerebellar peduncle effects in cutaneous vasculitis (left: OR = 0.11; right: OR = 8.57) [exploratory finding with 24.8%-37.8% power]. Fibromyalgia suppressed cerebellar area VIIIa (β = -0.023). Sensitivity analyses, double machine learning, and >99% statistical power supported robustness. These findings suggest alterations in default mode, salience, and central executive networks contribute to AIDs pathogenesis, highlighting brain regions such as the striatum and cerebellar peduncles as potential therapeutic targets.

Для цитирования: Chen Jinbin, Wang Xin, Ding Haifeng, Zheng Bosheng, Zeng Keni, Hu Chuying, Liu Jiayi, Zhu Xiao, Yu Haibing. Mendelian Randomization and Double Machine Learning Modeling Reveal Brain Imaging-Derived Phenotypes as Functional Contributors to 18 Autoimmune Inflammatory Diseases.. Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany). 2025. DOI: 10.1002/advs.202515675.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.