Skin α‐Synuclein Seeding Activity in Patients with Type 1 Gaucher Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with type 1 Gaucher disease (GD1) have a significantly increased risk of developing Parkinson's disease (PD). OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate skin α-synuclein (αSyn) seeding activity as a biomarker for GD1-related PD (GD1-PD). METHODS: This single-center study administered motor and cognitive examinations and questionnaires of nonmotor symptoms to adult patients with GD1. Optional skin biopsy was performed for skin αSyn seed amplification assay (αSyn SAA) using real-time quaking-induced conversion assay. RESULTS: Forty-nine patients were enrolled, and 36 underwent skin biopsy. Two study participants had PD. Ten participants were αSyn SAA positive (27.8%), 7 (19.4%) were intermediate, and 19 (52.8%) were negative. Positive αSyn seeding activity was observed in the single GD1-PD case who consented to biopsy. αSyn SAA positivity was associated with older age (p = 0.043), although αSyn SAA positivity was more prevalent in patients with GD1 than historic controls. CONCLUSIONS: Longitudinal follow-up is required to determine whether skin αSyn seeding activity can be an early biomarker for GD1-PD. © 2024 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».