<scp><i>TAF1</i></scp> Transcripts and Neurofilament Light Chain as Biomarkers for X‐linked Dystonia‐Parkinsonism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: X-linked dystonia-parkinsonism is a rare neurological disease endemic to the Philippines. Dystonic symptoms appear in males at the mean age of 40 years and progress to parkinsonism with degenerative pathology in the striatum. A retrotransposon inserted in intron 32 of the TAF1 gene leads to alternative splicing in the region and a reduction of the full-length mRNA transcript. OBJECTIVES: The objective of this study was to discover cell-based and biofluid-based biomarkers for X-linked dystonia-parkinsonism. METHODS: RNA from patient-derived neural progenitor cells and their secreted extracellular vesicles were used to screen for dysregulation of TAF1 expression. Droplet-digital polymerase chain reaction was used to quantify the expression of TAF1 mRNA fragments 5' and 3' to the retrotransposon insertion and the disease-specific splice variant TAF1-32i in whole-blood RNA. Plasma levels of neurofilament light chain were measured using single-molecule array. RESULTS: In neural progenitor cells and their extracellular vesicles, we confirmed that the TAF1-3'/5' ratio was lower in patient samples, whereas TAF1-32i expression is higher relative to controls. In whole-blood RNA, both TAF1-3'/5' ratio and TAF1-32i expression can differentiate patient (n = 44) from control samples (n = 18) with high accuracy. Neurofilament light chain plasma levels were significantly elevated in patients (n = 43) compared with both carriers (n = 16) and controls (n = 21), with area under the curve of 0.79. CONCLUSIONS: TAF1 dysregulation in blood serves as a disease-specific biomarker that could be used as a readout for monitoring therapies targeting TAF1 splicing. Neurofilament light chain could be used in monitoring neurodegeneration and disease progression in patients. © 2020 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».