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Enregistrement W4206667108 · doi:10.1093/brain/awab350

Diagnostic accuracy of cerebrospinal fluid biomarkers in genetic prion diseases

2021· article· en· W4206667108 sur OpenAlexaff
Matthias Schmitz, Anna Villar‐Piqué, Péter Hermann, Geòrgia Escaramís, Miguel Calero, Chen Cao, Niels Kruse, Maria Cramm, Ewa Golańska, Beata Sikorska, Paweł P. Liberski, Maurizio Pocchiari, Peter Lange, Christiane Stehmann, Shannon Sarros, Eulàlia Martı́, Inês Baldeiras, Isabel Santana, Dana Žáková, E Mitrová, Xiao‐Ping Dong, Steven Collins, Anna Poleggi, Anna Ladogana, Brit Mollenhauer, Gábor G. Kovács, Michael D. Geschwind, Raquel Sánchez‐Valle, Inga Zerr, Franc Llorens

Notice bibliographique

RevueBrain · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCreutzfeldt-Jakob Disease FoundationNational Institute on AgingInstituto de Salud Carlos IIINational Health and Medical Research CouncilBundesministerium für GesundheitNational Institutes of HealthGeneralitat de CatalunyaKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of TechnologyRobert Koch InstitutCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésPRNPFatal familial insomniaBiomarkerDiseaseNeurodegenerationMedicineBiologyPrion proteinGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic prion diseases are a rare and diverse group of fatal neurodegenerative disorders caused by pathogenic sequence variations in the prion protein gene, PRNP. Data on CSF biomarkers in patients with genetic prion diseases are limited and conflicting results have been reported for unclear reasons. Here, we aimed to analyse the diagnostic accuracy of CSF biomarkers currently used in prion clinical diagnosis in 302 symptomatic genetic prion disease cases from 11 prion diagnostic centres, encompassing a total of 36 different pathogenic sequence variations within the open reading frame of PRNP. CSF samples were assessed for the surrogate markers of neurodegeneration, 14-3-3 protein (14-3-3), total-tau protein (t-tau) and α-synuclein and for prion seeding activity through the real-time quaking-induced conversion assay. Biomarker results were compared with those obtained in healthy and neurological controls. For the most prevalent PRNP pathogenic sequence variations, biomarker accuracy and associations between biomarkers, demographic and genetic determinants were assessed. Additionally, the prognostic value of biomarkers for predicting total disease duration from symptom onset to death was investigated. High sensitivity of the four biomarkers was detected for genetic Creutzfeldt-Jakob disease associated with the E200K and V210I mutations, but low sensitivity was observed for mutations associated with Gerstmann-Sträussler-Scheinker syndrome and fatal familial insomnia. All biomarkers showed good to excellent specificity using the standard cut-offs often used for sporadic Creutzfeldt-Jakob disease. In genetic prion diseases related to octapeptide repeat insertions, the biomarker sensitivity correlated with the number of repeats. New genetic prion disease-specific cut-offs for 14-3-3, t-tau and α-synuclein were calculated. Disease duration in genetic Creutzfeldt-Jakob disease-E200K, Gerstmann-Sträussler-Scheinker-P102L and fatal familial insomnia was highly dependent on PRNP codon 129 MV polymorphism and was significantly associated with biomarker levels. In a large cohort of genetic prion diseases, the simultaneous analysis of CSF prion disease biomarkers allowed the determination of new mutation-specific cut-offs improving the discrimination of genetic prion disease cases and unveiled genetic prion disease-specific associations with disease duration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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