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Enregistrement W4393260003 · doi:10.1002/ana.26917

α‐Synuclein Pathology in <scp><i>PRKN</i></scp>‐Linked Parkinson's Disease: New Insights from a Blood‐Based Seed Amplification Assay

2024· article· en· W4393260003 sur OpenAlexaff
Annika Kluge, Max Borsche, Linn Streubel‐Gallasch, Tuğçe Gül, Susen Schaake, Alexander Balck, Jannik Prasuhn, Philip Campbell, Huw R. Morris, Anthony H.V. Schapira, Katja Lohmann, Norbert Brüggemann, Aleksandar Raković, Philip Seibler, A. Nazlı Başak, Daniela Berg, Christine Klein

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchElse Kröner-Fresenius-StiftungHorizon 2020 Framework ProgrammeDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésDiseaseParkinson's diseaseMedicineNeurosciencePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathogenic variants in PRKN cause early-onset Parkinson's disease (PD), while the role of alpha-synuclein in PRKN-PD remains uncertain. One study performed a blood-based alpha-synuclein seed amplification assay (SAA) in PRKN-PD, not detecting seed amplification in 17 PRKN-PD patients. By applying a methodologically different SAA focusing on neuron-derived extracellular vesicles, we demonstrated alpha-synuclein seed amplification in 8 of 13 PRKN-PD patients, challenging the view of PRKN-PD as a non-synucleinopathy. Moreover, we performed blinded replication of the neuron-derived extracellular vesicles-dependent SAA in idiopathic PD patients and healthy controls. In conclusion, blood-based neuron-derived extracellular vesicles-dependent SAA represents a promising biomarker to elucidate the underpinnings of (monogenic) PD. ANN NEUROL 2024;95:1173-1177.

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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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