Proteomic Portraits Reveal Evolutionarily Conserved and Divergent Responses to Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Despite the emergence of promising therapeutic approaches in preclinical studies, the failure of large-scale clinical trials leaves clinicians without effective treatments for acute spinal cord injury (SCI). These trials are hindered by their reliance on detailed neurological examinations to establish outcomes, which inflate the time and resources required for completion. Moreover, therapeutic development takes place in animal models whose relevance to human injury remains unclear. Here, we address these challenges through targeted proteomic analyses of cerebrospinal fluid and serum samples from 111 patients with acute SCI and, in parallel, a large animal (porcine) model of SCI. We develop protein biomarkers of injury severity and recovery, including a prognostic model of neurological improvement at 6 months with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.91, and validate these in an independent cohort. Through cross-species proteomic analyses, we dissect evolutionarily conserved and divergent aspects of the SCI response and establish the cerebrospinal fluid abundance of glial fibrillary acidic protein as a biochemical outcome measure in both humans and pigs. Our work opens up new avenues to catalyze translation by facilitating the evaluation of novel SCI therapies, while also providing a resource from which to direct future preclinical efforts.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».