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Enregistrement W4390199421 · doi:10.1002/alz.079550

Targeted proteomic search reveals new actors in the synaptic and lysosomal dysfunction in genetic FTD, a GENFI study.

2023· article· en· W4390199421 sur OpenAlexaff
Sophia Weiner, Frederika Malichova, Joel Simrén, Mathias Sauer, Imogen J. Swift, Carolin Heller, Kathryn Knowles, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Harro Seelaar, Fermín Moreno, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Barbara Borroni, Elizabeth Finger, Matthis Synofzik, Daniela Galimberti, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Simon Ducharme, Isabelle Le Ber, Pietro Tiraboschi, Isabel Santana, Florence Pasquier, Johannes Levin, Markus Otto, Sandro Sorbi, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Jonathan D. Rohrer, Johan Gobom, Aitana Sogorb‐Esteve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreOccupational Cancer Research CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaMutationBiologyProteomicsTau proteinPathologicalSynapseBioinformaticsNeuroscienceDementiaGeneticsPsychologyDiseaseMedicineAlzheimer's diseaseInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background At present, there are limited fluid biomarkers which measure the underlying pathophysiology of frontotemporal dementia (FTD). Approximately a third of people with FTD have a genetic cause where the pathological basis is well understood. Studying fluid biomarkers in these genetic forms therefore allows greater insight into the relationship between the measure and the underlying disease mechanism. Based on prior work identifying synaptic and lysosomal dysfunction as common mechanisms across the different forms of FTD, we performed a targeted search of proteins related with synapses and the lysosomal pathway on an unbiased proteomic dataset generated from the GENetic FTD Initiative (GENFI) study. Method The dataset was obtained from a total of 248 cerebrospinal fluid samples (CSF) from the GENFI cohort including 109 presymptomatic (44 C9orf72, 39 GRN, 26 MAPT) and 63 symptomatic (34 C9orf72, 17 GRN, 12 MAPT) mutation carriers as well as 76 mutation‐negative controls where Tandem Mass Tag (TMT) proteomics had been performed. We selected the clusters obtained from a Gene Ontology analysis that corresponded to the terms “synapse” and “lysosome” and generated a list of proteins related to each category. We then analysed the differences in each specific protein between genetic groups. Result A total of 42 of the synaptic proteins preselected were significantly changed in symptomatic MAPT mutation carriers, 70 in symptomatic GRN mutation carriers, and 92 in the symptomatic C9orf72 group. Among all of these, there were only 9 proteins that overlapped in the three genetic forms. This list included reelin, which was significantly decreased in each symptomatic group when compared to controls (MAPT p‐value = 0.0016, GRN = 0.0008, C9orf72 = 0.0064), and calretinin, which was significantly increased in symptomatic groups compared to controls (MAPT = 0.0260, GRN = 0.0000, C9orf72 = 0.0100). We then used the same approach to study lysosomal proteins, and found that 38 proteins were significantly changed in symptomatic MAPT, 31 in the symptomatic GRN group and 41 in symptomatic C9orf72 expansion carriers. Conclusion This study provides new insights into candidate markers to assess synaptic and lysosomal dysfunction in FTD.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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
Résumé présentoui

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