Applying Data‐Independent Acquisition Mass Spectrometry on Cerebrospinal Fluid Samples from a Neurology Clinic for Biomarker Discovery in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diagnosis of Alzheimer’s disease (AD) primarily relies on cognitive assessments combined with imaging and limited fluid biomarkers. These biomarkers do not correlate with cognitive prognosis. Analysis of larger sets of biomarkers could improve diagnosis and prognosis of AD and differentiate between comorbid pathophysiologies, and measure treatment efficacy. Here, we report analysis of a Data‐independent Acquisition (DIA) mass‐spectrometry method used to simultaneously quantify hundreds of proteins in a large‐scale patient cohort. We aim to define markers that are able to stratify and diagnose AD in this clinically complex cohort. Method Samples from 408 patients spanning various dementia diagnoses were collected from the Massachusetts General Hospital Lumbar Puncture clinic. The patient cohort consisted of ATN‐verified cognitively‐unimpaired (n = 81), mild‐cognitive impairment from AD (n = 116), mild‐cognitive impairment from other causes (n = 78), dementia from AD (n = 65) and dementia from other causes (n = 31). Samples were analyzed on an Orbitrap Fusion using a DIA method and raw files were searched using Scaffold‐DIA. Result Analyses of the method’s technical performance showed a median intrabatch CV of 24.7% which decreased to 17.5% after filtering for peptides expressed in 95% of all samples. The mean interbatch CV was 73.7% which reduced to 28.8% after ComBat batch‐correction. After filtering for missing values and selecting only the peptides with a mean intrabatch CV below 25%, our dataset consists of 1761 unique peptide sequences belonging to 516 proteins. To determine the differential abundance of peptides we fit a linear regression model to the data. 572 peptides were found to be differentially abundant across all diagnoses compared to AD (padj < 0.05). 11 of these peptides belonging to 5 proteins (PKM, ALDOA, GUAD, BASP1 and CH3L1) were differentially abundant between AD and all non‐AD diagnoses, suggesting specificity for AD. PKM and ALDOA, are involved in regulation of balance between glycolysis and oxidative phosphorylation, potentially indicating a shift in brain metabolism in AD. Conclusion Technically robust unbiased mass‐spectrometry can highlight novel AD specific biomarkers which may reflect pathophysiological processes key to AD progression.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».