Identification of protein biomarkers in cerebrospinal fluid(CSF) of Neuro Psychiatric SLE(NPSLE) patients using SOMA scan assay.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Neurological manifestations of systemic lupus erythematosus (NPSLE) include a wide spectrum of symptoms like seizures, meningitis and psychosis. Clinical diagnosis of NPSLE is challenging due to the lack of objective diagnostic tests. Here, we explore if CSF proteins may have diagnostic value in NPSLE. Methods 24 CSF samples (8 healthy + 8 neuro controls (NC) + 8 NPSLE) were screened using an aptamer-based platform for about 1100 proteins. A subset of the differentially expressed CSF proteins was selected for validation in two different cohorts, Caucasian controls (N=54) & NPSLE (N= 25) and Chinese controls (N=15) & SLE (N= 17). Results The initial aptamer-based screen revealed 8 CSF proteins to be elevated in NPSLE vs healthy, at fold change >2, and p <0.05. All 8 proteins were validated by ELISA. Total IgM, Lipocalin 2, M-CSF were significantly elevated in the CSF of NPSLE when compared to controls, in both Caucasian and Chinese patients (range of fold change: 16–1.2; p < 0.05). CSF HCC-s, DAN and Angiostatin were significantly elevated in Caucasian NPSLE patients only (range of fold change: 2.3–1.8; p < 0.05). Total C3 and albumin in CSF did not show any difference in disease groups in both cohorts, as assayed by ELISA. Conclusion Several novel proteins were noted to be elevated in NPSLE CSF, relative to control subjects with other neurological symptoms. Further studies are warranted to establish the specificity of CSF IgM, Lipocalin 2, M-CSF, HCC-s, DAN and Angiostatin for NPSLE and to understand their pathogenic relevance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».