Inflammation-related plasma and CSF biomarkers for multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Effective biomarkers for multiple sclerosis diagnosis, assessment of prognosis, and treatment responses, in particular those measurable in blood, are largely lacking. We have investigated a broad set of protein biomarkers in cerebrospinal fluid (CSF) and plasma using a highly sensitive proteomic immunoassay. Cases from two independent cohorts were compared with healthy controls and patients with other neurological diseases. We identified and replicated 10 cerebrospinal fluid proteins including IL-12B, CD5, MIP-1a, and CXCL9 which had a combined diagnostic efficacy similar to immunoglobulin G (IgG) index and neurofilament light chain (area under the curve [AUC] = 0.95). Two plasma proteins, OSM and HGF, were also associated with multiple sclerosis in comparison to healthy controls. Sensitivity and specificity of combined CSF and plasma markers for multiple sclerosis were 85.7% and 73.5%, respectively. In the discovery cohort, eotaxin-1 (CCL11) was associated with disease duration particularly in patients who had secondary progressive disease ( P CSF < 4 × 10 −5 , P plasma < 4 × 10 −5 ), and plasma CCL20 was associated with disease severity ( P = 4 × 10 −5 ), although both require further validation. Treatment with natalizumab and fingolimod showed different compartmental changes in protein levels of CSF and peripheral blood, respectively, including many disease-associated markers (e.g., IL12B, CD5) showing potential application for both diagnosing disease and monitoring treatment efficacy. We report a number of multiple sclerosis biomarkers in CSF and plasma for early disease detection and potential indicators for disease activity. Of particular importance is the set of markers discovered in blood, where validated biomarkers are lacking.
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.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle