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Enregistrement W4390194741 · doi:10.1002/alz.080244

Plasma based assessment of extracellular vesicles biomarkers in Alzheimer’s Disease

2023· article· en· W4390194741 sur OpenAlexaff
Thamara Dayarathna, Austyn D. Roseborough, Janice Gomes, Reza Khazaee, Shawn N. Whitehead, Hon S. Leong, Stephen Pasternak

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsParkwood InstituteSunnybrook HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerAntibodyPathologyAmyloid (mycology)NeurodegenerationAmyloid betaBiologySynaptophysinMolecular biologyDiseaseMedicineImmunologyImmunohistochemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Currently there are no widely accepted diagnostic tests for Alzheimer’s disease (AD). Although there is much excitement in the field of biomarker development, most proposed tests for AD are expensive, require highly specialized sample handling, invasive approaches or radiation exposure. The goal of this project was to develop non‐invasive AD biomarker assessment using nanoflow cytometry to examine proteins on circulating brain‐derived extracellular vesicles in plasma. Method Plasma samples were collected from a population of individuals clinically diagnosed with MCI and mild, moderate or severe Alzheimer’s disease and cognitively intact control subjects. Plasma was incubated with fluorescently‐conjugated antibodies against candidate biomarkers including oligomeric amyloid, fibrillar amyloid, amyloidβ‐42, pTau‐T181, pTau‐T217, pTau‐S235, Ubiquitin, Neurofilament, α‐synuclein and synaptophysin. After incubation, labelled events were quantified using the Apogee Microplus nanoflow cytometer. Using Receiver‐Operator Curve (ROC) analysis, the ability of individual markers and various combinations to distinguish diagnostic groups was determined. Result Nanoflow cytometry quantification of pTau‐T181, pTau‐T217, pTau‐S235, pTau‐T231, Aβ‐42 (among others) successfully distinguished MCI and AD plasma from healthy controls. Using ROC analysis, our most sensitive antibodies (pTau‐ T231) separate controls from AD patients with an AUC of 0.96 (Sens: 0.95/Spec: 1.0). Other prominent antibodies include pTau 181 with an AUC of 0.93 (Sens: 0.92/Spec: 0.92). The most promising combination of antibodies combines beta‐amyloid42 and pTau‐181 to separate AD patients from controls with an AUC of 0.960 (Sens: 0.93, Spec: 0.92). Isolation of EVs from plasma and validation of marker labeling was performed with Western Blot, ELISA and transmission electron microscopy. Conclusion Here we demonstrate the use of nanoflow cytometry to directly quantitate proteins on circulating extracellular vesicles in plasma from MCI and AD patients. The assays are rapid, inexpensive, directly quantitative, and require mini sample volume and manipulation. Future studies are required involving a larger population of patients who have had ‘gold standard’ biomarkers (Amyloid and tau CSF measurements), longitudinal follow‐up and/or autopsy confirmed diagnosis of AD.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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