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Enregistrement W4210816442 · doi:10.1186/s40035-022-00283-4

Alpha-synuclein seeding shows a wide heterogeneity in multiple system atrophy

2022· article· en· W4210816442 sur OpenAlexafffund
Iván Martínez-Valbuena, Naomi P. Visanji, Ain Kim, Heather H. C. Lau, Raphaella W. L. So, Sohaila Alshimemeri, Andrew Gao, Michael A. Seidman, M. R. Luquín, Joel C. Watts, Anthony E. Lang, Gábor G. Kovács

Notice bibliographique

RevueTranslational Neurodegeneration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity Health NetworkToronto Western HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRossy FoundationKrembil FoundationUniversity of TorontoEdmond J. Safra Philanthropic Foundation
Mots-clésSeedingAtrophyParkinsonismNeurologyNeuroscienceAtaxiaMedicinePathologyBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple system atrophy (MSA) is a neurodegenerative condition characterized by variable combinations of parkinsonism, autonomic failure, cerebellar ataxia and pyramidal features. Although the distribution of synucleinopathy correlates with the predominant clinical features, the burden of pathology does not fully explain observed differences in clinical presentation and rate of disease progression. We hypothesized that the clinical heterogeneity in MSA is a consequence of variability in the seeding activity of α-synuclein both between different patients and between different brain regions. METHODS: The reliable detection of α-synuclein seeding activity derived from MSA using cell-free amplification assays remains challenging. Therefore, we conducted a systematic evaluation of 168 different reaction buffers, using an array of pH and salts, seeded with fully characterized brain homogenates from one MSA and one PD patient. We then validated the two conditions that conferred the optimal ability to discriminate between PD- and MSA-derived samples in a larger cohort of 40 neuropathologically confirmed cases, including 15 MSA. Finally, in a subset of brains, we conducted the first multi-region analysis of seeding behaviour in MSA. RESULTS: Using our novel buffer conditions, we show that the physicochemical factors that govern the in vitro amplification of α-synuclein can be tailored to generate strain-specific reaction buffers that can be used to reliably study the seeding capacity from MSA-derived α-synuclein. Using this novel approach, we were able to sub-categorize the 15 MSA brains into 3 groups: high, intermediate and low seeders. To further demonstrate heterogeneity in α-synuclein seeding in MSA, we conducted a comprehensive multi-regional evaluation of α-synuclein seeding in 13 different regions from 2 high seeders, 2 intermediate seeders and 2 low seeders. CONCLUSIONS: We have identified unexpected differences in seed-competent α-synuclein across a cohort of neuropathologically comparable MSA brains. Furthermore, our work has revealed a substantial heterogeneity in seeding activity, driven by the PBS-soluble α-synuclein, between different brain regions of a given individual that goes beyond immunohistochemical observations. Our observations pave the way for future subclassification of MSA, which exceeds conventional clinical and neuropathological phenotyping and considers the structural and biochemical heterogeneity of α-synuclein present. Finally, our methods provide an experimental framework for the development of vitally needed, rapid and sensitive diagnostic assays for MSA.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations109
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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