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Enregistrement W2460723165 · doi:10.1002/acn3.325

Neurofilament light chain: a biomarker for genetic frontotemporal dementia

2016· article· en· W2460723165 sur OpenAlexafffund
Lieke Meeter, Elise G.P. Dopper, Lize C. Jiskoot, Raquel Sánchez‐Valle, Caroline Graff, Luisa Benussi, Roberta Ghidoni, Yolande A.L. Pijnenburg, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Robert Laforce, Mario Masellis, Rik Vandenberghe, Isabelle Le Ber, Markus Otto, Rick van Minkelen, Janne M. Papma, Serge A.R.B. Rombouts, Mircea Balasa, Linn Öijerstedt, Vesna Jelić, Katrina M. Dick, David M. Cash, Sophie Harding, M. Jorge Cardoso, Sébastien Ourselin, Martin N. Rossor, Alessandro Padovani, Elio Scarpini, Chiara Fenoglio, Maria Carmela Tartaglia, Foudil Lamari, Christian Barro, Jens Kühle, Jonathan D. Rohrer, Charlotte E. Teunissen, John C. van Swieten

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesVlaamse regeringCanadian Institutes of Health ResearchSwedish Brain PowerMedicinska ForskningsrådetHjärnfondenMinistero della SaluteUniversität BaselStockholms Läns LandstingAlzheimer’s Research UKAgence Nationale de la RechercheBrain Research TrustWolfson FoundationKarolinska InstitutetZonMwEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisFORUM PharmaceuticalsKonung Gustaf V:s och Drottning Victorias FrimurarestiftelseInstituto de Salud Carlos IIINational Research FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchMedical Research CouncilBiogen
Mots-clésMedicineFrontotemporal dementiaBiomarkerDementiaPathologyBioinformaticsDiseaseGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate cerebrospinal fluid (CSF) and serum neurofilament light chain (NfL) levels in genetic frontotemporal dementia (FTD) as a potential biomarker in the presymptomatic stage and during the conversion into the symptomatic stage. Additionally, to correlate NfL levels to clinical and neuroimaging parameters. METHODS: In this multicenter case-control study, we investigated CSF NfL in 174 subjects (48 controls, 40 presymptomatic carriers and 86 patients with microtubule-associated protein tau (MAPT), progranulin (GRN), and chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) mutations), and serum NfL in 118 subjects (39 controls, 44 presymptomatic carriers, 35 patients). In 55 subjects both CSF and serum was determined. In two subjects CSF was available before and after symptom onset (converters). Additionally, NfL levels were correlated with clinical parameters, survival, and regional brain atrophy. RESULTS: CSF NfL levels in patients (median 6762 pg/mL, interquartile range 3186-9309 pg/mL) were strongly elevated compared with presymptomatic carriers (804 pg/mL, 627-1173 pg/mL, P < 0.001), resulting in a good diagnostic performance to discriminate both groups. Serum NfL correlated highly with CSF NfL (r s = 0.87, P < 0.001) and was similarly elevated in patients. Longitudinal samples in the converters showed a three- to fourfold increase in CSF NfL after disease onset. Additionally, NfL levels in patients correlated with disease severity, brain atrophy, annualized brain atrophy rate and survival. INTERPRETATION: NfL in both serum and CSF has the potential to serve as a biomarker for clinical disease onset and has a prognostic value in genetic FTD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations267
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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