Increased plasma lipocalin‐2 levels are associated with nonmotor symptoms and neuroimaging features in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Lipocalin-2 (LCN2) is essential for the regulation of neuroinflammation and cellular uptake of iron. This study aimed to evaluate plasma LCN2 levels and explore their correlation with clinical and neuroimaging features in Parkinson's disease (PD) patients. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to measure plasma LCN2 levels in 120 subjects. Evaluation of motor symptoms and nonmotor symptoms in PD patients was assessed by the associated scales. Voxel-based morphometry (VBM) was used to evaluate brain volume alterations, and quantitative susceptibility mapping (QSM) was used to quantitatively analyze brain iron deposition in 46 PD patients. Plasma LCN2 levels were significantly higher in PD patients than those in healthy controls. LCN2 levels were negatively correlated with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, total brain gray matter volume (GMV), and GMV/total intracranial volume (TIV) ratio, but positively correlated with Hamilton Anxiety Rating Scale (HAMD) scores and mean QSM values of the bilateral substantial nigra (SN). Receiver operating characteristic (ROC) curves confirmed that plasma LCN2 levels had good predictive accuracy for PD. The results suggest that plasma LCN2 levels have potential as a biomarker for the diagnosis of PD. LCN2 may be a therapeutic target for neuroinflammation and brain iron deposition.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».