A sensitive and specific LC-MS/MS method for rapid diagnosis of Niemann-Pick C1 disease from human plasma
Notice bibliographique
Résumé
Niemann-Pick type C1 (NPC1) disease is a rare, progressively fatal neurodegenerative disease for which there are no FDA-approved therapies. A major barrier to developing new therapies for this disorder has been the lack of a sensitive and noninvasive diagnostic test. Recently, we demonstrated that two cholesterol oxidation products, specifically cholestane-3β,5α,6β-triol (3β,5α,6β-triol) and 7-ketocholesterol (7-KC), were markedly increased in the plasma of human NPC1 subjects, suggesting a role for these oxysterols in diagnosis of NPC1 disease and evaluation of therapeutics in clinical trials. In the present study, we describe the development of a sensitive and specific LC-MS/MS method for quantifying 3β,5α,6β-triol and 7-KC human plasma after derivatization with N,N-dimethylglycine. We show that dimethylglycine derivatization successfully enhanced the ionization and fragmentation of 3β,5α,6β-triol and 7-KC for mass spectrometric detection of the oxysterol species in human plasma. The oxysterol dimethylglycinates were resolved with high sensitivity and selectivity, and enabled accurate quantification of 3β,5α,6β-triol and 7-KC concentrations in human plasma. The LC-MS/MS assay was able to discriminate with high sensitivity and specificity between control and NPC1 subjects, and offers for the first time a noninvasive, rapid, and highly sensitive method for diagnosis of NPC1 disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».