Novel Metabolite Biomarkers of Huntington’s Disease As Detected by High-Resolution Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a fatal autosomal-dominant neurodegenerative disorder that affects approximately 3-10 people per 100 000 in the Western world. The median age of onset is 40 years, with death typically following 15-20 years later. In this study, we biochemically profiled post-mortem frontal lobe and striatum from HD sufferers (n = 14) and compared their profiles with controls (n = 14). LC-LTQ-Orbitrap-MS detected a total of 5579 and 5880 features for frontal lobe and striatum, respectively. An ROC curve combining two spectral features from frontal lobe had an AUC value of 0.916 (0.794 to 1.000) and following statistical cross-validation had an 83% predictive accuracy for HD. Similarly, two striatum biomarkers gave an ROC AUC of 0.935 (0.806 to 1.000) and after statistical cross-validation predicted HD with 91.8% accuracy. A range of metabolite disturbances were evident including but-2-enoic acid and uric acid, which were altered in both frontal lobe and striatum. A total of seven biochemical pathways (three in frontal lobe and four in striatum) were significantly altered as a result of HD. This study highlights the utility of high-resolution metabolomics for the study of HD. Further characterization of the brain metabolome could lead to the identification of new biomarkers and novel treatment strategies for HD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».