Association between α-synuclein blood transcripts and early, neuroimaging-supported Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
There are no cures for neurodegenerative diseases and this is partially due to the difficulty of monitoring pathogenic molecules in patients during life. The Parkinson’s disease gene α-synuclein (SNCA) is selectively expressed in blood cells and neurons. Here we show that SNCA transcripts in circulating blood cells are paradoxically reduced in early stage, untreated and dopamine transporter neuroimaging-supported Parkinson’s disease in three independent regional, national, and international populations representing 500 cases and 363 controls and on three analogue and digital platforms with P < 0.0001 in meta-analysis. Individuals with SNCA transcripts in the lowest quartile of counts had an odds ratio for Parkinson’s disease of 2.45 compared to individuals in the highest quartile. Disease-relevant transcript isoforms were low even near disease onset. Importantly, low SNCA transcript abundance predicted cognitive decline in patients with Parkinson’s disease during up to 5 years of longitudinal follow-up. This study reveals a consistent association of reduced SNCA transcripts in accessible peripheral blood and early-stage Parkinson’s disease in 863 participants and suggests a clinical role as potential predictor of cognitive decline. Moreover, the three independent biobank cohorts provide a generally useful platform for rapidly validating any biological marker of this common disease. The α-synuclein gene, SNCA, is selectively expressed in blood cells and neurons. Locascio et al. reveal a paradoxical reduction in SNCA transcript counts in the blood of individuals with early-stage, neuroimaging-supported Parkinson’s disease in three regional, national, and international populations. Low SCNA transcript abundance predicted subsequent cognitive decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».