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Enregistrement W4210753224 · doi:10.1002/art.42080

<scp>Aptamer‐Based</scp> Screen of Neuropsychiatric Lupus Cerebrospinal Fluid Reveals Potential Biomarkers That Overlap With the Choroid Plexus Transcriptome

2022· article· en· W4210753224 sur OpenAlexaff
Kamala Vanarsa, Prashanth Sasidharan, Valeria Duran, Sirisha Gokaraju, Malavika Nidhi, Anto Sam Crosslee Louis Sam Titus, Sanam Soomro, Ariel Stock, Evan Der, Chaim Putterman, Benjamin Greenberg, Chi Chiu Mok, John G. Hanly, Chandra Mohan

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthLupus Research Alliance
Mots-clésCerebrospinal fluidLipocalinChoroid plexusMedicinePathologyHaptoglobinImmunologyInternal medicineGastroenterologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As no gold-standard diagnostic test exists for neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE), we undertook this study to execute a broad screen of NPSLE cerebrospinal fluid (CSF) using an aptamer-based platform. METHODS: CSF was obtained from NPSLE patients and subjected to proteomic assay using the aptamer-based screen. Potential biomarkers were identified and validated in independent NPSLE cohorts in comparison to other neurologic diseases. RESULTS: Forty proteins out of the 1,129 screened were found to be elevated in NPSLE CSF. Based on enzyme-linked immunosorbent assay validation, CSF levels of angiostatin, α2-macroglobulin, DAN, fibronectin, hepatocellular carcinoma clone 1, IgM, lipocalin 2, macrophage colony-stimulating factor (M-CSF), and serine protease inhibitor G1 were significantly elevated in a predominantly White NPSLE cohort (n = 24), compared to patients with other neurologic diseases (n = 54), with CSF IgM (area under the curve [AUC] 0.95) and M-CSF (AUC 0.91) being the most discriminatory proteins. In a second Hong Kong-based NPSLE cohort, CSF IgM (AUC 0.78) and lipocalin 2 (AUC 0.85) were the most discriminatory proteins. Several CSF proteins exhibited high diagnostic specificity for NPSLE in both cohorts. Elevated CSF complement C3 was associated with an acute confusional state. Eleven molecules elevated in NPSLE CSF exhibited concordant elevation in the choroid plexus, suggesting shared origins. CONCLUSION: Lipocalin 2, M-CSF, IgM, and complement C3 emerge as promising CSF biomarkers of NPSLE with diagnostic potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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