Serum neurofilament light chain is a biomarker of human spinal cord injury severity and outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurofilaments (Nf) are major structural proteins that occur exclusively in neurons. In spinal cord injury (SCI), the severity of disease is quantified by clinical measures that have limited sensitivity and reliability, and no blood-based biomarker has been established to further stratify the degree of injury. We aimed to examine a serum-based NfL immunoassay as predictor of the clinical outcome in SCI. METHODS: Longitudinal measurement of serum NfL was performed in patients with central cord syndrome (CCS, n=4), motor-incomplete SCI (iSCI, n=10), motor-complete SCI (cSCI, n=13) and healthy controls (HC, n=67), and correlated with clinical severity, neurological outcome, and neuroprotective effect of the drug minocycline. RESULTS: Baseline NfL levels were higher in iSCI (21 pg/mL) and cSCI (70 pg/mL) than in HC (5 pg/mL, p=0.006 and p<0.001) and CCS (6 pg/mL, p=0.025 and p=0.010). Levels increased over time (p<0.001) and remained higher in cSCI versus iSCI (p=0.011) and than in CCS (p<0.001). NfL levels correlated with American Spinal Injury Association (ASIA) motor score at baseline (r=-0.53, p=0.004) and after 24 h (r=-0.69, p<0.001) and 3-12-month motor outcome (baseline NfL: r=-0.43, p=0.026 and 24 h NfL: r=-0.72, p<0.001). Minocycline treatment showed decreased NfL levels in the subgroup of cSCI patients. CONCLUSIONS: Serum NfL concentrations in SCI patients show a close correlation with acute severity and neurological outcome. Our data provide evidence that serum NfL is of prognostic value in SCI patients for the first time. Further, blood NfL levels may qualify as drug response markers in SCI.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».