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Enregistrement W4317213615 · doi:10.1007/s00018-023-04687-x

Detection of antibodies against the huntingtin protein in human plasma

2023· article· en· W4317213615 sur OpenAlexafffund
Hélèna L. Denis, Melanie Alpaugh, Claudia Alvarez, Alexis Fenyi, Roger A. Barker, Sylvain Chouinard, C.H. Arrowsmith, Ronald Melki, Richard Labib, Rachel Harding, Francesca Cicchetti

Notice bibliographique

RevueCellular and Molecular Life Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecUniversity of TorontoCentre hospitalier universitaire de QuébecPrincess Margaret Cancer CentreUniversité LavalPolytechnique MontréalStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNIHR BioResourceAgence Nationale de la RechercheWellcome TrustHuntington Society of CanadaHuntington's Disease Society of America
Mots-clésHuntingtinAntibodyHuntington's diseaseHuntingtin ProteinImmune systemImmunologyBiologyDiseaseBlotMolecular biologyVirologyGeneMedicineGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington's disease (HD) is a dominantly inherited neurodegenerative disorder resulting from a CAG expansion in the huntingtin (HTT) gene, which leads to the production and accumulation of mutant huntingtin (mHTT). While primarily considered a disorder of the central nervous system, multiple changes have been described to occur throughout the body, including activation of the immune system. In other neurodegenerative disorders, activation of the immune system has been shown to include the production of antibodies against disease-associated pathological proteins. However, the existence of mHTT-targeted antibodies has never been reported. In this study, we assessed the presence and titer of antibodies recognizing HTT/mHTT in patients with HD (n = 66) and age- and gender-matched healthy controls (n = 66) using a combination of Western blotting and ELISA. Together, these analyses revealed that antibodies capable of recognizing HTT/mHTT were detectable in the plasma samples of all participants, including healthy controls. When antibody levels were monitored at different disease stages, it was observed that antibodies against full-length mHTT were highest in patients with severe disease while antibodies against HTTExon1 were elevated in patients with mild disease. Combined, these results suggest that antibodies detecting different forms of mHTT peak at different disease stages.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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