In Vitro Conversion Assays Diagnostic for Neurodegenerative Proteinopathies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In vitro conversion assays, including real-time quaking-induced conversion (RT-QuIC) and protein misfolding cyclic amplification (PMCA) techniques, were first developed to study the conversion process of the prion protein to its misfolded, disease-associated conformation. The intrinsic property of prion proteins to propagate their misfolded structure was later exploited to detect subfemtogram quantities of the misfolded protein present in tissues and fluids from humans and animals with transmissible spongiform encephalopathies. Currently, conversion assays are used clinically as sensitive and specific diagnostic tools for antemortem diagnosis of prion disease. CONTENT: In vitro conversion assays are now being applied to the development of diagnostics for related neurodegenerative diseases, including detection of misfolded α-synuclein in Parkinson disease, misfolded amyloid-β in Alzheimer disease, and misfolded tau in Pick disease. Like the predicate prion protein in vitro conversion diagnostics, these assays exploit the ability of endogenously misfolded proteins to induce misfolding and aggregation of their natively folded counterpart in vitro. This property enables biomarker detection of the underlying protein pathology. Herein, we review RT-QuIC and PMCA for (a) prion-, (b) α-synuclein-, (c) amyloid-β-, and (d) tau-opathies. SUMMARY: Although already in routine clinical use for the detection of transmissible spongiform encephalopathies, in vitro conversion assays for other neurodegenerative disorders require further development and evaluation of diagnostic performance before consideration for clinical implementation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».