Poly(GP), neurofilament and grey matter deficits in <i>C9orf72</i> expansion carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To evaluate poly( GP ), a dipeptide repeat protein, and neurofilament light chain (NfL) as biomarkers in presymptomatic C9orf72 repeat expansion carriers and patients with C9orf72‐ associated frontotemporal dementia. Additionally, to investigate the relationship of poly( GP ) with indicators of neurodegeneration as measured by NfL and grey matter volume. Methods We measured poly( GP ) and NfL levels in cerebrospinal fluid ( CSF ) from 25 presymptomatic C9orf72 expansion carriers, 64 symptomatic expansion carriers with dementia, and 12 noncarriers. We explored associations with grey matter volumes using region of interest and voxel‐wise analyses. Results Poly( GP ) was present in C9orf72 expansion carriers and absent in noncarriers (specificity 100%, sensitivity 97%). Presymptomatic carriers had lower poly( GP ) levels than symptomatic carriers. NfL levels were higher in symptomatic carriers than in presymptomatic carriers and healthy noncarriers. NfL was highest in patients with concomitant motor neuron disease, and correlated with disease severity and survival. Associations between poly( GP ) levels and small grey matter regions emerged but did not survive multiple comparison correction, while higher NfL levels were associated with atrophy in frontotemporoparietal cortices and the thalamus. Interpretation This study of C9orf72 expansion carriers reveals that: (1) poly( GP ) levels discriminate presymptomatic and symptomatic expansion carriers from noncarriers, but are not associated with indicators of neurodegeneration; and (2) NfL levels are associated with grey matter atrophy, disease severity, and shorter survival. Together, poly( GP ) and NfL show promise as complementary biomarkers for clinical trials for C9orf72‐ associated frontotemporal dementia, with poly( GP ) as a potential marker for target engagement and NfL as a marker of disease activity and progression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».