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Enregistrement W2748514674 · doi:10.1186/s12974-017-0935-1

Candidate inflammatory biomarkers display unique relationships with alpha-synuclein and correlate with measures of disease severity in subjects with Parkinson’s disease

2017· article· en· W2748514674 sur OpenAlexaff
Lori N. Eidson, George T. Kannarkat, Christopher J. Barnum, Jianjun Chang, Jaegwon Chung, Chelsea Caspell‐Garcia, Peggy Taylor, Brit Mollenhauer, Michael G. Schlossmacher, Larry Ereshefsky, Mark Yen, Catherine Kopil, Mark Frasier, Kenneth Marek, Vicki Hertzberg, Malú G. Tansey

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroinflammation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesSchool of Medicine, Emory UniversityNational Institutes of HealthEmory UniversityNational Center for Advancing Translational SciencesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésParkinson's diseaseDiseaseMedicineNeurologyImmunologyPathogenesisBiomarkerClusterinInflammationInternal medicineAmyloid betaBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Efforts to identify fluid biomarkers of Parkinson's disease (PD) have intensified in the last decade. As the role of inflammation in PD pathophysiology becomes increasingly recognized, investigators aim to define inflammatory signatures to help elucidate underlying mechanisms of disease pathogenesis and aid in identification of patients with inflammatory endophenotypes that could benefit from immunomodulatory interventions. However, discordant results in the literature and a lack of information regarding the stability of inflammatory factors over a 24-h period have hampered progress. METHODS: Here, we measured inflammatory proteins in serum and CSF of a small cohort of PD (n = 12) and age-matched healthy control (HC) subjects (n = 6) at 11 time points across 24 h to (1) identify potential diurnal variation, (2) reveal differences in PD vs HC, and (3) to correlate with CSF levels of amyloid β (Aβ) and α-synuclein in an effort to generate data-driven hypotheses regarding candidate biomarkers of PD. RESULTS: Despite significant variability in other factors, a repeated measures two-way analysis of variance by time and disease state for each analyte revealed that serum IFNγ, TNF, and neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) were stable across 24 h and different between HC and PD. Regression analysis revealed that C-reactive protein (CRP) was the only factor with a strong linear relationship between CSF and serum. PD and HC subjects showed significantly different relationships between CSF Aβ proteins and α-synuclein and specific inflammatory factors, and CSF IFNγ and serum IL-8 positively correlated with clinical measures of PD. Finally, linear discriminant analysis revealed that serum TNF and CSF α-synuclein discriminated between PD and HC with a minimum of 82% sensitivity and 83% specificity. CONCLUSIONS: Our findings identify a panel of inflammatory factors in serum and CSF that can be reliably measured, distinguish between PD and HC, and monitor inflammation as disease progresses or in response to interventional therapies. This panel may aid in generating hypotheses and feasible experimental designs towards identifying biomarkers of neurodegenerative disease by focusing on analytes that remain stable regardless of time of sample collection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations105
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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