Does α-synuclein have a dual and opposing effect in preclinical vs. clinical Parkinson's disease?
Notice bibliographique
Résumé
α-Synuclein gene (SNCA) multiplications cause familial parkinsonism and allele-length polymorphisms within the SNCA dinucleotide repeat REP1 increase the risk for developing Parkinson's disease (PD). Since SNCA multiplications increase SNCA expression, and REP1 genotypes that increase the risk of developing PD show increased SNCA expression in cell-culture systems, animal models, and human blood and brain, PD therapies seek to reduce SNCA expression. We conducted an observational study of 1098 PD cases to test the hypothesis that REP1 genotypes correlated with reduced SNCA expression are associated with better motor and cognitive outcomes. We evaluated the association of REP1 genotypes with survival free of Hoehn and Yahr stages 4 or 5 (motor outcome) and of Modified Telephone Interview for Cognitive Status score ≤27 or Alzheimer's Disease Dementia Screening Interview score ≥2 (cognitive outcome). Median disease duration at baseline was 3.3 years and median lag time from baseline to follow-up was 7.8 years. Paradoxically, REP1 genotypes associated with increased risk of developing PD and increased SNCA expression were associated with better motor (HR = 0.87, p = 0.046, covariate-adjusted age-scale analysis; HR = 0.85, p = 0.020, covariate-adjusted time-scale analysis) and cognitive outcomes (HR = 0.90, p = 0.12, covariate-adjusted age-scale analysis; HR = 0.85, p = 0.023, covariate-adjusted time-scale analysis). Our findings raise the possibility that SNCA has a dual, opposing, and time-dependent role. This may have implications for the development of therapies that target SNCA expression.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».