Identification of SKOR2 IgG as a novel biomarker of paraneoplastic neurologic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The development of new autoantigen discovery techniques, like programmable phage immunoprecipitation sequencing (PhIP-Seq), has accelerated the discovery of neural-specific autoantibodies. Herein, we report the identification of a novel biomarker for paraneoplastic neurologic syndrome (PNS), Sloan-Kettering-Virus-Family-Transcriptional-Corepressor-2 (SKOR2)-IgG, utilizing PhIP-Seq. We have also performed a thorough clinical validation using normal, healthy, and disease/cancer control samples. Methods: Stored samples with unclassified staining at the junction of the Purkinje cell and the granule cell layers were analyzed by PhIP-Seq for putative autoantigen identification. The autoantigen was confirmed by recombinant antigen-expressing cell-based assay (CBA), Western blotting, and tissue immunofluorescence assay colocalization. Results: PhIP-Seq data revealed SKOR2 as the candidate autoantigen. The target antigen was confirmed by a recombinant SKOR-2-expressing, and cell lysate Western blot. Furthermore, IgG from both patient samples colocalized with a commercial SKOR2-specific IgG on cryosections of the mouse brain. Both SKOR2 IgG-positive patients had central nervous system involvement, one presenting with encephalitis and seizures (Patient 1) and the other with cognitive dysfunction, spastic ataxia, dysarthria, dysphagia, and pseudobulbar affect (Patient 2). They had a refractory progressive course and were diagnosed with adenocarcinoma (Patient 1: lung, Patient 2: gallbladder). Sera from adenocarcinoma patients without PNS (n=30) tested for SKOR2-IgG were negative. Discussion: SKOR2 IgG represents a novel biomarker for PNS associated with adenocarcinoma. Identification of additional SKOR2 IgG-positive cases will help categorize the associated neurological phenotype and the risk of underlying malignancy.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».