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 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 | 0,001 | 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 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 ».