Characterization of Cerebrospinal Fluid Ubiquitin C-Terminal Hydrolase L1 as a Biomarker of Human Acute Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
A major obstacle for translational research in acute spinal cord injury (SCI) is the lack of biomarkers that can objectively stratify injury severity and predict outcome. Ubiquitin C-terminal hydrolase L1 (UCH-L1) is a neuron-specific enzyme that shows promise as a diagnostic biomarker in traumatic brain injury (TBI), but has not been studied in SCI. In this study, cerebrospinal fluid (CSF) and serum samples were collected over the first 72-96 h post-injury from 32 acute SCI patients who were followed prospectively to determine neurological outcomes at 6 months post-injury. UCH-L1 concentration was measured using the Quanterix Simoa platform (Quanterix, Billerica, MA) and correlated to injury severity, time, and neurological recovery. We found that CSF UCH-L1 was significantly elevated by 10- to 100-fold over laminectomy controls in an injury severity- and time-dependent manner. Twenty-four-hour post-injury CSF UCH-L1 concentrations distinguished between American Spinal Injury Association Impairment Scale (AIS) A and AIS B, and AIS A and AIS C patients in the acute setting, and predicted who would remain "motor complete" (AIS A/B) at 6 months with a sensitivity of 100% and a specificity of 86%. AIS A patients who did not improve their AIS grade at 6 months post-injury were characterized by sustained elevations in CSF UCH-L1 up to 96 h. Similarly, the failure to gain >8 points on the total motor score at 6 months post-injury was associated with higher 24-h CSF UCH-L1. Unfortunately, serum UCH-L1 levels were not informative about injury severity or outcome. In conclusion, CSF UCH-L1 in acute SCI shows promise as a biomarker to reflect injury severity and predict outcome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».