Cytokines as Potential Biomarkers for Parkinson’s Disease: A Multiplex Approach
Notice bibliographique
Résumé
Cytokines, which are immunological messengers facilitating both intra- and inter-system communication, are considered central players in the neuroinflammatory cascades associated with the neurodegenerative process in Parkinson's disease (PD) and other neurological disorders. They have also been implicated in depression and other cognitive (e.g., memory impairment, dementia) and affective disturbances (e.g., anxiety) that show high co-morbidity with neurodegenerative diseases. As such, cytokines may hold great promise as serological biomarkers in PD, with potential applications ranging from early diagnosis and disease staging, to prognosis, drug discovery, and tracking the response to treatment. Subclassification or risk stratification in PD could be based (among other things) on reliably determined cytokine panel profiles or "signatures" of particular co-morbid disease states or at-risk groups (e.g., PD alone, PD with depression and/or dementia). Researchers and clinicians seeking to describe cytokine variations in health vs. disease will benefit greatly from technologies that allow a high degree of multiplexing and thus permit the simultaneous determination of a large roster of cytokines in single small-volume samples. The need for such highly paralleled assays is underscored by the fact that cytokines do not act in isolation but rather against a backdrop of complementary and antagonistic cytokine effects; ascribing valence to the actions of any one cytokine thus requires specific knowledge about the larger cytokine milieu. This chapter provides a technological overview of the major cytokine multiplex assay platforms before discussing the implications of such tools for biomarker discovery and related applications in PD and its depressive and cognitive co-morbidities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».