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Enregistrement W4312086103 · doi:10.1002/alz.069237

A blood‐based diagnostic for Alzheimer’s disease using spectral microscopy of immuno‐enriched Aβ from frozen PBMCs

2022· article· en· W4312086103 sur OpenAlexaff
Shigeki Tsutsui, George W. Templeton, Tomoko Ota, Stefanie A. G. Black, Peter K. Stys

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenile plaquesPeripheral blood mononuclear cellPathologyAlzheimer's diseaseImmune systemAntibodyFrozen section procedureChemistryAmyloid (mycology)MedicineDiseaseImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In Alzheimer’s disease (AD), toxic Aβ peptides aggregate into higher molecular weight assemblies and accumulate not only in the extracellular space, but also in the walls of blood vessels in the brain, increasing their permeability, and promoting immune cell migration and activation. As immune cells contact these pathological brain materials, they may act as “sentinels” that are detectable once they return to the circulation. Previously, we have demonstrated that leukocytes, when stained with an amyloid sensitive probe, K114 (Tocris Bioscience), display distinct spectral changes in subjects with AD and mild cognitive impairment (MCI) (Black et al. 2022). Here we extend this work by introducing an enhanced method that combines the specificity of immunocapture of Aβ peptides together with spectral interrogation to reveal their amyloid character from easily obtainable frozen peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). Methods 30 frozen PBMC samples were obtained from the National Centralized Repository for Alzheimer’s Disease and Related Dementias (NCRAD) with 15 clinically‐ and histologically‐confirmed MCI/AD and 15 cognitively normal subjects based on the National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) database. To adapt our method to frozen samples, we used immunoprecipitation to purify target amyloid proteins by anti‐Aβ antibody (4G8)‐coated magnetic beads (Protein G SureBeads™, BioRad Laboratories), which were then labelled with K114, and imaged with a spectral confocal microscope. Results Comparing subjects with neuropathologically‐confirmed AD (n=6), Braak stage for neurofibrillary degeneration (B score) >5 and density of neocortical neuritic plaques (C score) >2 to cognitively normal controls (n=6), our technique detected highly significant differences between groups (P<0.005, Fig. 1). Correlation between our AD Score and B scores was R = 0.824, and with cognitive status was R = 0.735 (Fig. 2). Conclusions These observations indicate that our method is capable of detecting AD from circulating human PBMCs, potentially mirroring the “Aβ load” in the brain. Our technique could constitute a reliable and inexpensive biomarker for early AD and AD‐related MCI.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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