MicroRNA Biomarkers in Cerebrospinal Fluid and Serum Reflect Injury Severity in Human Acute Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a devastating condition with variability in injury mechanisms and neurologic recovery. Spinal cord impairment after SCI is measured and classified by a widely accepted standard neurological examination. In the very acute stages post-injury, however, this examination is extremely challenging (and often impossible) to conduct and has modest prognostic value in terms of neurological recovery. The lack of objective tools to classify injury severity and predict outcome is a barrier for clinical trials and thwarts development of therapies for those with SCI. Biological markers (biomarkers) represent a promising, complementary approach to these challenges because they represent an unbiased approach to classify injury severity and predict neurological outcome. Identification of a suitable panel of molecular biomarkers would comprise a fundamental shift in how patients with acute SCI are evaluated, stratified, and treated in clinical trials. MicroRNA are attractive biomarker candidates in neurological disorders for several reasons, including their stability in biological fluids, their conservation between humans and model mammals, and their tissue specificity. In this study, we used next-generation sequencing to identify microRNA associated with injury severity within the cerebrospinal fluid (CSF) and serum of human patients with acute SCI. The CSF and serum samples were obtained 1-5 days post-injury from 39 patients with acute SCI (24 American Spinal Injury Association Impairment Scale [AIS] A, 8 AIS B, 7 AIS C) and from five non-SCI controls. We identified a severity-dependent pattern of change in microRNA expression in CSF and identified a set of microRNA that are diagnostic of baseline AIS classification and prognostic of neurological outcome six months post-injury. The data presented here provide a comprehensive description of the CSF and serum microRNA expression changes that occur after acute human SCI. This data set reveals microRNA candidates that warrant further evaluation as biomarkers of injury severity after SCI and as key regulators in other neurological disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».