Longitudinal expression changes are weak correlates of disease progression in Huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease is a severe but slowly progressive hereditary illness for which only symptomatic treatments are presently available. Clinical measures of disease progression are somewhat subjective and may require years to detect significant change. There is a clear need to identify more sensitive, objective and consistent measures to detect disease progression in Huntington's disease clinical trials. Whereas Huntington's disease demonstrates a robust and consistent gene expression signature in the brain, previous studies of blood cell RNAs have lacked concordance with clinical disease stage. Here we utilized longitudinally collected samples from a well-characterized cohort of control, Huntington's disease-at-risk and Huntington's disease subjects to evaluate the possible correlation of gene expression and disease status within individuals. We interrogated these data in both cross-sectional and longitudinal analyses. A number of changes in gene expression showed consistency within this study and as compared to previous reports in the literature. The magnitude of the mean disease effect over 2 years' time was small, however, and did not track closely with motor symptom progression over the same time period. We therefore conclude that while blood-derived gene expression indicators can be of value in understanding Huntington's disease pathogenesis, they are insufficiently sensitive to be of use as state biomarkers.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».