Profiling novel metabolic biomarkers for Parkinson's disease using in‐depth metabolomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To profile the amine/phenol submetabolome to determine potential metabolite biomarkers associated with Parkinson's disease (PD) and PD with incipient dementia. METHODS: At baseline of a 3-wave (18-month intervals) longitudinal study, serum samples were collected from 42 healthy controls and 43 PD patients. By wave 3 (year 3), 16 PD patients were diagnosed with dementia and were classified as PD with incipient dementia at baseline. Metabolomic profiling using dansylation isotope labeling liquid chromatography mass spectrometry was conducted to compare controls with the full PD, PD with no dementia, and PD with incipient dementia groups. RESULTS: Metabolomic analyses detected 719 common metabolites in 80% of the samples. Some were significantly altered in pairwise comparison of different groups (fold change of >1.2 or <0.83 with q < 0.05). We discriminated PD and controls by using a 5-metabolite panel, vanillic acid, 3-hydroxykynurenine, isoleucyl-alanine, 5-acetylamino-6-amino-3-methyluracil, and theophylline. The receiver operating characteristic curve produced an area-under-the-curve value of 0.955 with 87.5% sensitivity and 93.0% specificity. In comparing PD with no dementia with PD with incipient dementia, we used an 8-metabolite panel, His-Asn-Asp-Ser, 3,4-dihydroxyphenylacetone, desaminotyrosine, hydroxy-isoleucine, alanyl-alanine, putrescine [-2H], purine [+O] and its riboside. This produced an area-under-the-curve value of 0.862 with 80.0% sensitivity and 77.0% specificity. CONCLUSIONS: The significantly altered metabolites can be used to differentiate (1) PD patients from healthy controls with high accuracy and (2) the stable PD with no dementia group from those with incipient dementia. Following further validation in larger cohorts, these metabolites could be used for both discrimination and establishing prognosis in PD. © 2017 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».