α‐synuclein genetic variability: A biomarker for dementia in Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The relationship between Parkinson disease (PD), PD with dementia (PDD), and dementia with Lewy bodies (DLB) has long been debated. Although PD is primarily considered a motor disorder, cognitive impairment is often present at diagnosis, and only ∼20% of patients remain cognitively intact in the long term. Alpha-synuclein (SNCA) was first implicated in the pathogenesis of the disease when point mutations and locus multiplications were identified in familial parkinsonism with dementia. In worldwide populations, SNCA genetic variability remains the most reproducible risk factor for idiopathic PD. However, few investigators have looked at SNCA variability in terms of cognitive outcomes. METHODS: We have used targeted high-throughput sequencing to characterize the 135kb SNCA locus in a large multinational cohort of patients with PD, PDD, and DLB and healthy controls. RESULTS: An analysis of 43 tagging single nucleotide polymorphisms across the SNCA locus shows 2 distinct association profiles for symptoms of parkinsonism and/or dementia, respectively, toward the 3' or the 5' of the SNCA gene. In addition, we define a specific haplotype in intron 4 that is directly associated with PDD. The PDD risk haplotype has been interrogated at single nucleotide resolution and is uniquely tagged by an expanded TTTCn repeat. INTERPRETATION: Our data show that PD, PDD, and DLB, rather than a disease continuum, have distinct genetic etiologies albeit within one genomic locus. Such results may serve as prognostic biomarkers to these disorders, to inform physicians and patients, and to assist in the design and stratification of clinical trials aimed at disease modification. Ann Neurol 2016;79:991-999.
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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) | 0,000 | 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 ».