Liquid biopsy of cerebrospinal fluid identifies neuronal pentraxin receptor (NPTXR) as a biomarker of progression of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of dementia. Currently, the most studied biomarkers of AD are cerebrospinal fluid (CSF) amyloid β 1-42, total tau and phosphorylated tau. However, misdiagnosis can exceed 20%. Recently, we found that CSF amyloid β precursor-like protein-1 (APLP1) and neuronal pentraxin receptor (NPTXR) are promising biomarkers of AD. The aim of the present study is to validate CSF APLP1 and NPTXR as biomarkers of AD severity. Methods APLP1 and NPTXR concentrations were measured in the CSF of patients with mild cognitive impairment (MCI) (n = 14), mild AD (n = 21), moderate AD (n = 43) and severe AD (n = 30) using enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs). Results CSF APLP1 and NPTXR were not associated with age or sex. CSF APLP1 was not different between any of the AD severity groups (p = 0.31). CSF NPTXR was significantly different between MCI and mild AD (p = 0.006), mild and moderate AD (p = 0.016), but not between moderate and severe AD (p = 0.36). NPTXR concentration progressively declined from MCI to mild, to moderate and to severe AD patients (p < 0.0001, Kruskal-Wallis test). CSF NPTXR positively correlated with the Mini-Mental Status Examination (MMSE) score (p < 0.001). Conclusions NPTXR concentration in CSF is a promising biomarker of AD severity and could inform treatment success and disease progression in clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».