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Enregistrement W4206830464 · doi:10.1002/alz.054934

Differential synaptic marker involvement in the different genetic forms of frontotemporal dementia

2021· article· en· W4206830464 sur OpenAlexaff
Aitana Sogorb‐Esteve, Johanna Nilsson, Imogen J. Swift, Carolin Heller, Lucy L. Russell, Georgia Peakman, Rhian S. Convery, John C. van Swieten, Harro Seelaar, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Fermín Moreno, Matthis Synofzik, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Rik Vandenberghe, Elizabeth Finger, Fabrizio Tagliavini, Alexandre de Mendonça, Isabel Santana, Christopher Butler, Simon Ducharme, Alexander Gerhard, Adrian Danek, Johannes Levin, Markus Otto, Sandro Sorbi, Isabelle Le Ber, Florence Pasquier, Henrik Zetterberg, Jonathan D. Rohrer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteWestern UniversitySunnybrook HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversité LavalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoHôpital de l'Enfant-Jésus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaNeurograninMutationBiologyGeneticsNeuroscienceMedicineInternal medicineGeneDementiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Approximately a third of frontotemporal dementia (FTD) is genetic with mutations in three genes accounting for the majority of the inheritance: C9orf72, GRN and MAPT . Synaptic dysfunction is a common mechanism in all of them and the use of fluid biomarkers could be helpful to improve the diagnostic accuracy and useful as a readout of cellular dysfunction within therapeutic trials. Method A total of 193 cerebrospinal fluid samples from the GENetic FTD Initiative including 77 presymptomatic (31 C9orf72 , 23 GRN , 23 MAPT ), 55 symptomatic mutation carriers (26 C9orf72 , 17 GRN , 12 MAPT ) and 61 mutation‐negative controls were measured using a microflow LC PRM‐MS set‐up targeting 15 synaptic proteins: 14‐3‐3 proteins (eta, zeta/delta and epsilon), AP‐2 complex subunit beta, beta‐synuclein, gamma‐synuclein, complexin‐2, neurogranin, neuronal pentraxin receptor (NPTXR), neuronal pentraxin 1 (NPTX1), neuronal pentraxin 2 (NPTX2), phosphatidylethanolamine‐binding protein 1 (PEBP‐1), rab GDP dissociation inhibitor α (rab GDIα), syntaxin‐1B and syntaxin‐7. Mutation carrier groups were compared to each other and to controls using a bootstrapped linear regression model, adjusting for age and sex. Result Eight proteins were increased only in symptomatic MAPT mutation carriers (compared with controls) and not in symptomatic C9orf72 or GRN mutation carriers: 14‐3‐3‐eta, beta‐synuclein, gamma‐synuclein, neurogranin, PEBP‐1, rab GDIα, syntaxin‐1B and syntaxin‐7. In contrast, NPTX1 and NPTX2 were affected in all three genetic groups (decreased compared to controls), with NPTXR being affected in C9orf72 and GRN mutation carriers only (decreased compared to controls). No changes were seen in presymptomatic mutation carriers in these proteins. Figure 1 contains p‐values for all significant changes. Conclusion Differential involvement of synaptic markers is seen in the genetic forms of FTD, with impairment particularly in those with MAPT mutations, with only the neuronal pentraxins affected in GRN and C9orf72 mutation carriers. Further work is needed to explore correlations with clinical and imaging biomarkers, whether there are changes in the late presymptomatic period, and how these markers change over time.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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