SNAP-25 is a promising novel cerebrospinal fluid biomarker for synapse degeneration in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Synaptic degeneration is an early pathogenic event in Alzheimer's disease, associated with cognitive impairment and disease progression. Cerebrospinal fluid biomarkers reflecting synaptic integrity would be highly valuable tools to monitor synaptic degeneration directly in patients. We previously showed that synaptic proteins such as synaptotagmin and synaptosomal-associated protein 25 (SNAP-25) could be detected in pooled samples of cerebrospinal fluid, however these assays were not sensitive enough for individual samples. RESULTS: We report a new strategy to study synaptic pathology by using affinity purification and mass spectrometry to measure the levels of the presynaptic protein SNAP-25 in cerebrospinal fluid. By applying this novel affinity mass spectrometry strategy on three separate cohorts of patients, the value of SNAP-25 as a cerebrospinal fluid biomarker for synaptic integrity in Alzheimer's disease was assessed for the first time. We found significantly higher levels of cerebrospinal fluid SNAP-25 fragments in Alzheimer's disease, even in the very early stages, in three separate cohorts. Cerebrospinal fluid SNAP-25 differentiated Alzheimer's disease from controls with area under the curve of 0.901 (P < 0.0001). CONCLUSIONS: We developed a sensitive method to analyze SNAP-25 levels in individual CSF samples that to our knowledge was not possible previously. Our results support the notion that synaptic biomarkers may be important tools for early diagnosis, assessment of disease progression, and to monitor drug effects in treatment trials.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».