Untargeted blood serum proteomics identifies novel proteins related to neurological recovery after human spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The discovery of new prognostic biomarkers following spinal cord injury (SCI) is a rapidly growing field that could help uncover the underlying pathological mechanisms of SCI and aid in the development of new therapies. To date, this search has largely focused on the initial days after the lesion. However, during the subacute stage of SCI (weeks to months after the injury), there remains potential for sensorimotor recovery, and numerous secondary events develop in various organs. Additionally, the confounding effects of early interventions after the injury are less likely to interfere with the results. METHODS: In this study, we conducted an untargeted proteomics analysis to identify biomarkers of recovery in blood serum samples during the subacute phase of SCI patients, comparing those with strong recovery to those with no recovery between 30 and 120 days. We analyzed the fraction of serum that is depleted of the most abundant proteins to unmask proteins that would otherwise go undetected. Linear models were used to identify peptides and proteins related to neurological recovery and we validated changes in some of these proteins using Enzyme-linked Immunosorbent Assay (ELISA). RESULTS: Our findings reveal that differences in subacute recovery after SCI (from 30 to 120 days) are associated with an enrichment in proteins involved in inflammation, coagulation, and lipid metabolism. Technical validation using commercial ELISAs further confirms that high levels of SERPINE1 and ARHGAP35 are associated with strong neurological recovery, while high levels of CD300a and DEFA1 are associated with a lack of recovery. CONCLUSIONS: Our study identifies new candidates for biomarkers of neurological recovery and for novel therapeutic targets after SCI.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».