Blood Biomarkers Associated with Cognitive Decline in Early Stage and Drug-Naive Parkinson’s Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis of Parkinson's disease (PD) continues to be a major challenge in the field. The lack of a robust biomarker to detect early stage PD patients has considerably slowed the progress toward the development of potential therapeutic agents. We have previously evaluated several RNA biomarkers in whole blood from participants enrolled in two independent clinical studies. In these studies, PD patients were medicated, thus, expression of these biomarkers in de novo patients remains unknown. To this end, we tested ten RNA biomarkers in blood samples from 99 untreated PD patients and 101 HC nested in the cross-sectional Parkinson's Progression Markers Initiative by quantitative real-time PCR. One biomarker out of ten, COPZ1 trended toward significance (nominal p = 0.009) when adjusting for age, sex, and educational level. Further, COPZ1, EFTUD2 and PTBP1 mRNAs correlated with clinical features in PD patients including the Hoehn and Yahr scale, Movement Disorder Society revision of Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. Levels of EFTUD2 and PTBP1 were significantly higher in cognitively normal PD patients (PD-CN) compared to cognitively impaired PD patients (PD-MCI). Interestingly, blood glucose levels were significantly higher in PD and PD-MCI patients (≥ 100 mg/dL, pre-diabetes) compared to HC. Collectively, we report the association of three RNA biomarkers, COPZ1, EFTUD2 and PTBP1 with clinical features including cognitive decline in early drug-naïve PD patients. Further, our results show that drug-naïve PD and PD-MCI patients have glucose levels characteristic of pre-diabetes patients, suggesting that impaired glucose metabolism is an early event in PD. Evaluation of these potential biomarkers in a larger longitudinal study is warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».