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Enregistrement W2966520883 · doi:10.1186/s40035-019-0164-x

Efficient RT-QuIC seeding activity for α-synuclein in olfactory mucosa samples of patients with Parkinson’s disease and multiple system atrophy

2019· article· en· W2966520883 sur OpenAlexfundno aff
Chiara Maria Giulia De Luca, Antonio Emanuele Elia, Sara Maria Portaleone, Federico Angelo Cazzaniga, Edoardo Bistaffa, Elena De Cecco, Joanna Narkiewicz, Giulia Salzano, Olga Carletta, Luigi Romito, Grazia Devigili, Paola Soliveri, Pietro Tiraboschi, Giuseppe Legname, Fabrizio Tagliavini, Roberto Eleopra, Giorgio Giaccone, Fabio Moda

Notice bibliographique

RevueTranslational Neurodegeneration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthSchool of Medicine, Indiana UniversityUniversità degli Studi di VeronaUniversität WienMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchMinistero della SaluteWeston Brain InstituteAlzheimer's Association
Mots-clésProgressive supranuclear palsyCorticobasal degenerationAtrophyPathologyParkinson's diseaseTau pathologyNeurologyMedicineDiseaseAlzheimer's diseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder whose diagnosis is often challenging because symptoms may overlap with neurodegenerative parkinsonisms. PD is characterized by intraneuronal accumulation of abnormal α-synuclein in brainstem while neurodegenerative parkinsonisms might be associated with accumulation of either α-synuclein, as in the case of Multiple System Atrophy (MSA) or tau, as in the case of Corticobasal Degeneration (CBD) and Progressive Supranuclear Palsy (PSP), in other disease-specific brain regions. Definite diagnosis of all these diseases can be formulated only neuropathologically by detection and localization of α-synuclein or tau aggregates in the brain. Compelling evidence suggests that trace-amount of these proteins can appear in peripheral tissues, including receptor neurons of the olfactory mucosa (OM). METHODS: We have set and standardized the experimental conditions to extend the ultrasensitive Real Time Quaking Induced Conversion (RT-QuIC) assay for OM analysis. In particular, by using human recombinant α-synuclein as substrate of reaction, we have assessed the ability of OM collected from patients with clinical diagnoses of PD and MSA to induce α-synuclein aggregation, and compared their seeding ability to that of OM samples collected from patients with clinical diagnoses of CBD and PSP. RESULTS: Our results showed that a significant percentage of MSA and PD samples induced α-synuclein aggregation with high efficiency, but also few samples of patients with the clinical diagnosis of CBD and PSP caused the same effect. Notably, the final RT-QuIC aggregates obtained from MSA and PD samples owned peculiar biochemical and morphological features potentially enabling their discrimination. CONCLUSIONS: Our study provide the proof-of-concept that olfactory mucosa samples collected from patients with PD and MSA possess important seeding activities for α-synuclein. Additional studies are required for (i) estimating sensitivity and specificity of the technique and for (ii) evaluating its application for the diagnosis of PD and neurodegenerative parkinsonisms. RT-QuIC analyses of OM and cerebrospinal fluid (CSF) can be combined with the aim of increasing the overall diagnostic accuracy of these diseases, especially in the early stages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations193
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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