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Enregistrement W2891862598 · doi:10.1136/jnnp-2018-ehdn.90

D08 Neurofilament light protein in blood as a potential biomarker of neurodegeneration in hungtington’s disease: a retrospective cohort analysis

2018· article· en· W2891862598 sur OpenAlexaff
Lauren M. Byrne, Filipe B. Rodrigues, Kaj Blennow, Alexandra Dürr, Blair R. Leavitt, Raymund A.C. Roos, Rachael I. Scahill, Sarah J. Tabrizi, Henrik Zetterberg, Douglas R. Langbehn, Edward J. Wild

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationBiomarkerDiseaseRetrospective cohort studyCohortMedicineOncologyInternal medicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Blood biomarkers of neuronal damage could facilitate clinical management of and therapeutic development for Huntington’s disease. We investigated whether neurofilament light protein (NfL) in blood is a potential prognostic marker of neurodegeneration in patients with Huntington’s disease. Methods In the 3 year, 298-participant TRACK-HD cohort, we did a retrospective analysis of the relationship between plasma NfL and clinical and neuroimaging measures previously identified as being the strongest predictors of HD progression. Cross-sectional and longitudinal relationships were analysed using random effect models of within-subject correlation. In a separate 37-participant cohort we quantified NfL in cerebrospinal fluid (CSF) and plasma. Findings Mean concentrations of plasma NfL at baseline were significantly higher in HTT mutation carriers than in controls and the difference increased with disease stage. At any given timepoint, plasma NfL correlated with clinical and MRI findings. In longitudinal analyses, baseline plasma NfL correlated significantly with subsequent decline in cognition (SDMT r=–0.374, p<0.0001; SWR r=–0.248, p=0.0033), TFC (r=–0.289, p=0.0264), and brain atrophy (caudate r=0.178, p=0.0087; whole-brain r=0.602, p<0.0001; grey matter r=0.518, p<0.0001; white matter r=0.588, p<0.0001; and ventricular expansion r=–0.589, p<0.0001). All changes except SWR and TFC remained significant after adjustment for age and CAG repeat. In premanifest HD individuals, plasma NfL at baseline was associated with subsequent clinical onset during the 3 year follow-up period. Concentrations of NfL in CSF and plasma were correlated in mutation carriers. Interpretation NfL in plasma shows promise as a potential prognostic blood biomarker of disease onset and progression in Huntington’s disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2018
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