Development of a k-Nearest Neighbors Model for the Prediction of Late-Onset Alzheimer’s Risk by Combining Polygenic Risk Scores and Phenotypic Variables
Rattachement africain : cl, es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD), and more specifically late-onset Alzheimer's disease (LOAD), represents a considerable challenge in terms of early and timely diagnosis and treatment. Early diagnosis is crucial to improve the efficacy of the therapies and patients' quality of life. The current challenge is to accurately identify at-risk individuals before the manifestations of the first symptoms of AD. METHODS AND RESULTS: Here, we present an improved model for LOAD risk prediction, which applies the k-nearest neighbors (KNN) algorithm. We have achieved a sensitivity of 0.80 and an area under the curve (AUC) of 0.71, which represents a high performance especially when compared to an AUC of 0.66 reported previously in 2019 using a KNN model. DISCUSSION: haplotype, and age. Compared to previous studies, our model integrates and correlates genetic prediction together with phenotypic information by fine-tuning the parameters of the model in order to achieve the best performance. This algorithm can be used in the general population and does not require the manifestation of any symptoms for its effective application. Thus, we present here an advanced model for risk prediction of LOAD.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Development of a k-Nearest Neighbors Model for the Prediction of Late-Onset Alzheimer’s Risk by Combining Polygenic Risk Scores and Phenotypic Variables
- Date Crossref
- 26/03/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Pontificia Universidad Católica de Chile pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Center of Applied Ecology & Sustainability pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Instituto de Salud Carlos III pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Centre for Biomedical Network Research on Rare Diseases pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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ADNTRO Genetics pays non établi dans la noticeInstitution
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Center of Applied Ecology and Sustainability (CAPES) pays non établi dans la noticeInstitution
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La Paz University Hospital Institute of Medical and Molecular Genetics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Carlos III Health Institute (ISCIII) Network for Biomedical Research on Rare Diseases (CIBERER) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Pontificia Universidad Católica de Chile, Center of Applied Ecology & Sustainability et Instituto de Salud Carlos III, avec 5 autres affiliations.
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