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Enregistrement W2594161232 · doi:10.1089/neu.2016.4879

A Targeted Proteomics Analysis of Cerebrospinal Fluid after Acute Human Spinal Cord Injury

2017· article· en· W2594161232 sur OpenAlexaff
Femke Streijger, Michael A. Skinnider, Jason C. Rogalski, Robert Balshaw, Casey P. Shannon, Anna Prudova, Lise Bélanger, Leanna Ritchie, Angela Tsang, Sean Christie, Stefan Parent, Jean‐Marc Mac‐Thiong, Christopher S. Bailey, Jennifer Urquhart, Tamir Ailon, Scott Paquette, Michael Boyd, John Street, Charles G. Fisher, Marcel F. Dvorak, Christoph H. Borchers, Leonard J. Foster, Brian K. Kwon

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaLondon Health Sciences CentreWestern UniversityDalhousie UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHôpital du Sacré-Cœur de MontréalVancouver Spine Surgery InstituteBC Centre for Disease ControlCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreGenome British ColumbiaPrevention of Organ FailureMichael Smith Health Research BCInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCerebrospinal fluidSpinal cord injuryTraumatic brain injurySpinal cordInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to validate novel therapies in acute clinical trials for spinal cord injury (SCI) are impeded by the lack of objective quantitative measures that reflect injury severity and accurately predict neurological recovery. Therefore, a strong rationale exists for establishing neurochemical biomarkers that objectively quantify injury severity and predict outcome. Here, we conducted a targeted proteomics analysis of cerebrospinal fluid (CSF) samples derived from 29 acute SCI patients (American Spinal Injury Association Impairment Scale [AIS] A, B, or C) acquired at 24, 48, and 72 h post-injury. From a total of 165 proteins, we identified 27 potential biomarkers of injury severity (baseline AIS A, B, or C), with triosephosphate isomerase having the strongest relationship to AIS grade. The majority of affected proteins (24 of 27) were more abundant in samples from AIS A patients than in those from AIS C patients, suggesting that for the most part, these proteins are released into the CSF more readily with more severe trauma to the spinal cord. We then analyzed the relationship between CSF protein abundance and neurological recovery. For AIS grade improvement over 6 months, we identified 34 proteins that were associated with AIS grade conversion (p < 0.05); however, these associations were not statistically significant after adjusting for multiple comparisons. For total motor score (TMS) recovery over 6 months, after adjusting for baseline neurological injury level, we identified 46 proteins with a statistically significant association with TMS recovery. Twenty-two of these proteins were among the 27 proteins that were related to baseline AIS grade, consistent with the notion that protein markers that reflect a more severe injury also appropriately predict a poorer recovery of motor function. In summary, this study provides a description of the CSF proteome changes that occur after acute human SCI, and reveals a number of protein candidates for further validation as potential biomarkers of injury severity.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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