A longitudinal and cross‐sectional study of plasma neurofilament light chain concentration in <scp>Charcot‐Marie‐Tooth</scp> disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advances in genetic technology and small molecule drug development have paved the way for clinical trials in Charcot‐Marie‐Tooth disease (CMT); however, the current FDA‐approved clinical trial outcome measures are insensitive to detect a meaningful clinical response. There is, therefore, a need to identify sensitive outcome measures or clinically relevant biomarkers. The aim of this study was to further evaluate plasma neurofilament light chain (NFL) as a disease biomarker in CMT. Plasma NFL was measured using SIMOA technology in both a cross‐sectional study of a US cohort of CMT patients and longitudinally over 6 years in a UK CMT cohort. In addition, plasma NFL was measured longitudinally in two mouse models of CMT2D. Plasma concentrations of NFL were increased in a US cohort of patients with CMT1B, CMT1X and CMT2A but not CMT2E compared with controls. In a separate UK cohort, over a 6‐year interval, there was no significant change in plasma NFL concentration in CMT1A or HSN1, but a small but significant reduction in patients with CMT1X. Plasma NFL was increased in wild type compared to GARSC201R mice. There was no significant difference in plasma NFL in GARSP278KY compared to wild type mice. In patients with CMT1A, the small difference in cross‐sectional NFL concentration vs healthy controls and the lack of change over time suggests that plasma NFL may lack sufficient sensitivity to detect a clinically meaningful treatment response in adulthood.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».