Development of a Novel Electrochemiluminescence ELISA for Quantification of α-Synuclein Phosphorylated at Ser<sup>129</sup> in Biological Samples
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Synucleinopathies are a group of neurodegenerative diseases including Parkinson’s disease (PD), dementia with Lewy bodies (DLB), and multiple system atrophy (MSA). These diseases are characterized by the aggregation and deposition of α-synuclein (α-syn) in Lewy bodies (LBs) in PD and DLB or as glial cytoplasmic inclusions in MSA. In healthy brains, only ∼4% of α-syn is phosphorylated at Ser 129 (pS 129 -α-syn), whereas >90% pS 129 -α-syn may be found in LBs, suggesting that pS 129 -α-syn could be a useful biomarker for synucleinopathies. However, a widely available, robust, sensitive, and reproducible method for measuring pS 129 -α-syn in biological fluids is currently missing. We used Meso Scale Discovery (MSD)’s electrochemiluminescence platform to create a new assay for sensitive detection of pS 129 -α-syn. We evaluated several combinations of capture and detection antibodies and used semisynthetic pS 129 -α-syn as a standard for the assay at a concentration range from 0.5 to 6.6 × 10 4 pg/mL. Using the antibody EP1536Y for capture and an anti-human α-syn antibody (MSD) for detection was the best combination in terms of assay sensitivity, specificity, and reproducibility. We tested the utility of the assay for the detection and quantification of pS 129 -α-syn in human cerebrospinal fluid, serum, plasma, saliva, and CNS-originating small extracellular vesicles, as well as in mouse brain lysates. Our data suggest that the assay can become a widely used method for detecting pS 129 -α-syn in biomedical studies including when only a limited volume of sample is available and high sensitivity is required, offering new opportunities for diagnostic biomarkers, monitoring disease progression, and quantifying outcome measures in clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».