Circulating miR-206 as a Biomarker for Patients Affected by Severe Limb Girdle Muscle Dystrophies
Notice bibliographique
Résumé
Limb-girdle muscular dystrophies (LGMD) are clinically and genetically heterogeneous conditions, presenting with a wide clinical spectrum, leading to progressive proximal weakness caused by loss of muscle fibers. MiR-206 is a member of myomiRNAs, a group of miRNAs with important function in skeletal muscle. Our aim is to determine the value of miR-206 in detecting muscle disease evolution in patients affected by LGMD. We describe clinical features, disease history and progression of eleven patients affected by various types of LGMD: transportinopathy, sarcoglycanopathy and calpainopathy. We analyzed the patients' mutations and we studied the circulating miR-206 in serum by qRT-PCR; muscle MRI was done with a 1.5 Tesla apparatus. The severe evolution of disease type is associated with the expression levels of miR-206, which was significantly elevated in our LGMD patient cohort in comparison with a control group. In particular, we observed an over-expression of miR-206 that was 50-80 folds elevated in two patients with a severe and early disease course in the transportinopathy and calpainopathy sub-types. The functional impairment was observed clinically and muscle loss and atrophy documented by muscle MRI. This study provides the first evidence that miR-206 is associated with phenotypic expression and it could be used as a prognostic indicator of LGMD disease progression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».