Multicenter Assessment of Immunohistochemical Methods for Pathological Alpha-Synuclein in Sigmoid Colon of Autopsied Parkinson’s Disease and Control Subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicting results from studies of Lewy-type α-synucleinopathy (LTS) in colonic biopsies of subjects with Parkinson's disease (PD) prompted a two-part multicenter assessment. The first assessment, now published (Acta Neuropathol Commun 4 : 35, 2016), examined archived colonic biopsies and found that none of the tested methods was adequately sensitive or specific. OBJECTIVE: As the amount of nervous tissue in typical colonic biopsies may be insufficient, and the clinical diagnosis of PD not completely accurate, the objective of the current study was to use instead full-thickness sections of sigmoid colon from autopsy-proven PD and normal subjects. METHODS: Seven different immunohistochemical (IHC) methods were used, employing five different primary antibodies and four different combinations of epitope exposure and signal development protocols. Specific staining was defined as being restricted to morphological features consistent with neuronal elements. Stained slides from each subject were independently categorized as being positive or negative for LTS, and their density semi-quantitatively graded, by four raters blinded to diagnosis. RESULTS: Agreement and mean diagnostic performance varied markedly between raters. With the two most accurate raters, 5 methods achieved diagnostic accuracies of 70% or greater; one method had 100% accuracy and 100% inter-rater agreement. The submucosa had the highest prevalence of pathological LTS staining, followed by the muscularis and mucosa. CONCLUSIONS: The major conclusion of this study is that, when sufficient submucosa and LTS is present, and when specific staining is defined as being consistent with neuronal morphology, adequately-trained raters may reliably distinguish PD colon from control using suitable IHC methods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».