Comparative Analysis of Alzheimer’s Disease Cerebrospinal Fluid Biomarkers Measurement by Multiplex SOMAscan Platform and Immunoassay-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SOMAscan assay has an advantage over immunoassay-based methods because it measures a large number of proteins in a cost-effective manner. However, the performance of this technology compared to the routinely used immunoassay techniques needs to be evaluated. OBJECTIVE: We performed comparative analyses of SOMAscan and immunoassay-based protein measurements for five cerebrospinal fluid (CSF) proteins associated with Alzheimer's disease (AD) and neurodegeneration: NfL, Neurogranin, sTREM2, VILIP-1, and SNAP-25. METHODS: We compared biomarkers measured in ADNI (N = 689), Knight-ADRC (N = 870), DIAN (N = 115), and Barcelona-1 (N = 92) cohorts. Raw protein values were transformed using z-score in order to combine measures from the different studies. sTREM2 and VILIP-1 had more than one analyte in SOMAscan; all available analytes were evaluated. Pearson's correlation coefficients between SOMAscan and immunoassays were calculated. Receiver operating characteristic curve and area under the curve were used to compare prediction accuracy of these biomarkers between the two platforms. RESULTS: Neurogranin, VILIP-1, and NfL showed high correlation between SOMAscan and immunoassay measures (r > 0.9). sTREM2 had a fair correlation (r > 0.6), whereas SNAP-25 showed weak correlation (r = 0.06). Measures in both platforms provided similar predicted performance for all biomarkers except SNAP-25 and one of the sTREM2 analytes. sTREM2 showed higher AUC for SOMAscan based measures. CONCLUSION: Our data indicate that SOMAscan performs as well as immunoassay approaches for NfL, Neurogranin, VILIP-1, and sTREM2. Our study shows promise for using SOMAscan as an alternative to traditional immunoassay-based measures. Follow-up investigation will be required for SNAP-25 and additional established biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».