P.111 Plasma ADAM-10 as a novel biomarker for traumatic brain injury and concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cellular prion protein (PrPC) is a lipid raft protein locallizing within CNS tissue. It is reguated by a disiintegrin and metaloproteinase domain containing protein 10 (ADAM10), which induces ectodomain shedding. PrPC has been previousy implicated as a ptentia lbiomarker for TBI, but no prior studies have examined the potential of ADAM10 as a biomarker. Methods: Serum samples from patients admitted for TBI were collected and patient data was recorded. Control serum was acquired from a commercial tissue bank. Patient GCS was recorded during admission. Serum was used for ELISA to assess PrPC and ADAM10 expression. GraphPad was used to conduct ANOVA and regressional analysis. Results: 37 control and 20 TBI samples were collected. Of the TBI patiients, 8 were mild, 3 were moderate, and 9 were severe cilnical grade. Both PrPC and ADAM10 were elevated in TBI patients compared with control (p<0.001). ADAM10 exhibited a dose response, with greter expression in patients with higher clinical grade. There was no significant association of either PrPC or ADAM10 with time after injury. Conclusions: Our results indicate that PrPC and ADAM10 may be useful tools for screening of TBI. ADAM10 is associated closely with clinlcal grade, and may in the future represent a promising prognostic tool.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».