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Enregistrement W4361248040 · doi:10.1016/j.nbd.2023.106112

Systematic assessment of plasma biomarkers in spinocerebellar ataxia

2023· article· en· W4361248040 sur OpenAlexaboutno aff
Xue‐Ning Shen, Kaimin Wu, Yuyuan Huang, Yu Guo, Shu‐Yi Huang, Yaru Zhang, Shufen Chen, Hui-Fu Wang, Wei Zhang, Wei Cheng, Mei Cui, Qiang Dong, Jin‐Tai Yu

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaAtaxiaInternal medicineAtrophyMedicineMontreal Cognitive AssessmentGastroenterologyPathologyPsychologyOncologyCognitive impairmentDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Plasma neurofilament light (NfL), glial fibrillary acidic protein (GFAP), phosphorylated-tau (p-tau), and β-amyloid (Aβ) have emerged as promising markers in several neurodegenerative disorders, but whether they can be used as biomarkers in spinocerebellar ataxias (SCA) is yet to be determined. This study aimed to identify sensitive plasma markers for SCA and investigate their effectiveness in tracking ataxia severity, cognition, non-motor symptoms, and brain atrophy. METHODS: This observational study recruited consecutive participants from Huashan Hospital and the CABLE study from November 2019. Patients with SCA were genetically diagnosed, grouped according to the ataxia severity, and compared with healthy older individuals and patients with multiple system atrophy type C (MSA-C). Plasma NfL, GFAP, p-tau, and Aβ levels were measured by Simoa in all participants. Analysis of covariance, Spearman correlation, and multivariable regression were used to explore candidate markers in SCA. RESULTS: A total of 190 participants (60 SCA, 56 MSA-C, and 74 healthy controls) were enrolled. Plasma NfL level increased early in the pre-ataxic stage of SCA (32.23 ± 3.07 vs. 11.41 ± 6.62 pg/mL in controls), was positively associated with the ataxia severity (r = 0.45, P = 0.005) and CAG repeat length (r = 0.51, P = 0.001), varied among the different SCA subtypes (39.57 ± 13.50 pg/mL in SCA3, which was higher than 28.17 ± 8.02 pg/mL in SCA2, 17.08 ± 6.78 pg/mL in SCA8, and 24.44 ± 18.97 pg/mL in rare SCAs; P < 0.05), and was associated with brainstem atrophy. NfL alone (area under the curve [AUC] 0.867) or combined with p-tau181 and Aβ (AUC 0.929), showed excellent performance in discriminating SCA patients from controls. Plasma GFAP distinguished SCA from MSA-C with moderate accuracy (AUC > 0.700) and correlated with cognitive performance and cortical atrophy. Changes in levels of p-tau181 and Aβ were observed in SCA patients compared to controls. They were both correlated with cognition, while Aβ was also associated with non-motor symptoms, such as anxiety and depression. DISCUSSION: Plasma NfL may serve as a sensitive biomarker for SCA, and its level is elevated in the pre-ataxic stage. The different performance of NfL and GFAP indicates differences in the underlying neuropathology of SCA and MSA-C. Moreover, amyloid markers may be useful for detecting memory dysfunction and other non-motor symptoms in SCA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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