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Enregistrement W2921959246 · doi:10.1002/acn3.745

Novel <scp>CSF</scp> biomarkers in genetic frontotemporal dementia identified by proteomics

2019· article· en· W2921959246 sur OpenAlexaff
Emma L. van der Ende, Lieke Meeter, Christoph Stingl, Jeroen van Rooij, Marcel P. Stoop, Diana A.T. Nijholt, Raquel Sánchez‐Valle, Caroline Graff, Linn Öijerstedt, Murray Grossman, Corey T. McMillan, Yolande A.L. Pijnenburg, Robert Laforce, Giuliano Binetti, Luisa Benussi, Roberta Ghidoni, Theo M. Luider, Harro Seelaar, John C. van Swieten

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMedical Research CouncilStichting DioraphteMedicinska ForskningsrådetAlzheimer NederlandEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchKarolinska InstitutetMinistero della SaluteStockholms Läns LandstingInstituto de Salud Carlos IIIMinistry of HealthZonMwHjärnfondenGun och Bertil Stohnes Stiftelse
Mots-clésFrontotemporal dementiaC9orf72MedicineProteomicsMutationBiomarkerChromogranin AQuantitative proteomicsDementiaInternal medicineBiologyGeneticsDiseaseGeneImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To identify novel CSF biomarkers in GRN ‐associated frontotemporal dementia ( FTD ) by proteomics using mass spectrometry ( MS ). Methods Unbiased MS was applied to CSF samples from 19 presymptomatic and 9 symptomatic GRN mutation carriers and 24 noncarriers. Protein abundances were compared between these groups. Proteins were then selected for validation if identified by ≥4 peptides and if fold change was ≤0.5 or ≥2.0. Validation and absolute quantification by parallel reaction monitoring ( PRM ), a high‐resolution targeted MS method, was performed on an international cohort ( n = 210) of presymptomatic and symptomatic GRN , C9orf72 and MAPT mutation carriers. Results Unbiased MS revealed 20 differentially abundant proteins between symptomatic mutation carriers and noncarriers and nine between symptomatic and presymptomatic carriers. Seven of these proteins fulfilled our criteria for validation. PRM analyses revealed that symptomatic GRN mutation carriers had significantly lower levels of neuronal pentraxin receptor ( NPTXR ), receptor‐type tyrosine‐protein phosphatase N2 ( PTPRN 2), neurosecretory protein VGF , chromogranin‐A ( CHGA ), and V‐set and transmembrane domain‐containing protein 2B ( VSTM 2B) than presymptomatic carriers and noncarriers. Symptomatic C9orf72 mutation carriers had lower levels of NPTXR , PTPRN 2, CHGA , and VSTM 2B than noncarriers, while symptomatic MAPT mutation carriers had lower levels of NPTXR and CHGA than noncarriers. Interpretation We identified and validated five novel CSF biomarkers in GRN ‐ associated FTD . Our results show that synaptic, secretory vesicle, and inflammatory proteins are dysregulated in the symptomatic stage and may provide new insights into the pathophysiology of genetic FTD. Further validation is needed to investigate their clinical applicability as diagnostic or monitoring biomarkers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations71
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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