A blood miRNA signature associates with sporadic Creutzfeldt-Jakob disease diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Sporadic Creutzfeldt-Jakob disease (sCJD) presents as a rapidly progressive dementia which is usually fatal within six months. No clinical blood tests are available for diagnosis or disease monitoring. Here, we profile blood microRNA (miRNA) expression in sCJD. Sequencing of 57 sCJD patients, and healthy controls reveals differential expression of hsa-let-7i-5p, hsa-miR-16-5p, hsa-miR-93-5p and hsa-miR-106b-3p. Downregulation of hsa-let-7i-5p, hsa-miR-16-5p and hsa-miR-93-5p replicates in an independent cohort using quantitative PCR, with concomitant upregulation of four mRNA targets. Absence of correlation in cross-sectional analysis with clinical phenotypes parallels the lack of association between rate of decline in miRNA expression, and rate of disease progression in a longitudinal cohort of samples from 21 patients. Finally, the miRNA signature shows a high level of accuracy in discriminating sCJD from Alzheimer's disease. These findings highlight molecular alterations in the periphery in sCJD which provide information about differential diagnosis and improve mechanistic understanding of human prion diseases.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».