CSF SERPINA3 Levels Are Elevated in Patients With Progressive MS
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To identify biomarkers associated with progressive phases of MS and with neuroprotective potential. <h3>Methods</h3> Combined analysis of the transcriptional and proteomic profiles obtained in CNS tissue during chronic progressive phases of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) with the transcriptional profile obtained during the differentiation of murine neural stem cells into neurons. Candidate biomarkers were measured by ELISA in the CSF of 65 patients with MS (29 with relapsing-remitting MS [RRMS], 20 with secondary progressive MS, and 16 with primary progressive MS [PPMS]) and 30 noninflammatory neurologic controls (NINCs). <h3>Results</h3> Integrative analysis of gene and protein expression data identified 2 biomarkers, the serine protease inhibitor Serpina3n and the calcium-binding protein S100A4, which were upregulated in chronic progressive EAE and whose expression was induced during neuronal differentiation. Immunofluorescence studies revealed a primarily neuronal expression of S100A4 and Serpina3n during EAE. CSF levels of SERPINA3, the human ortholog of murine Serpina3n, and S100A4 were increased in patients with MS compared with NINCs (SERPINA3: 1,320 vs 838.6 ng/mL, <i>p</i> = 0.0001; S100A4: 1.6 vs 0.8 ng/mL, <i>p</i> = 0.02). Within the MS group, CSF SERPINA3 levels were significantly elevated in patients with progressive forms, mainly patients with PPMS compared with patients with RRMS (1,617 vs 1,129 ng/mL, <i>p</i> = 0.02) and NINCs (1,617 vs 838.6 ng/mL, <i>p</i> = 0.0001). Of interest, CSF SERPINA3 levels significantly correlated with CSF neurofilament light chain levels only in the PPMS group (r = 0.62, <i>p</i> = 0.01). <h3>Conclusion</h3> These results point to a role of SERPINA3 as a biomarker associated with the progressive forms of MS, particularly PPMS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».