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Enregistrement W4402335438 · doi:10.1101/2024.09.05.24313143

Neuroligin fragments as blood-based biomarkers for early detection of Alzheimer’s disease

2024· preprint· en· W4402335438 sur OpenAlexafffund
Milton Guilherme Forestieri Fernandes, Maxime Pinard, Esen Sokullu, Jean‐François Gagnon, Frédéric Calon, Benoit Coulombe, Jonathan Brouillette

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMontreal Clinical Research InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCourtois FoundationRéseau québécois de recherche sur le vieillissement
Mots-clésNeuroliginDiseaseAlzheimer's diseaseMedicineNeuroscienceBiologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT INTRODUCTION Biomarkers for early detection of Alzheimer’s disease (AD) are essential for improving treatments. Fragments of the synaptic protein neuroligins (NLGNs) are released into the blood due to synaptic degeneration, which occurs in the early stages of AD. METHODS We used MS2-targeted mass spectrometry on blood samples from the CIMA-Q cohort to assess the potential of NLGN fragments as blood-based biomarkers for amnestic mild cognitive impairment (aMCI), a prodromal stage of AD. RESULTS We found higher blood levels of certain NLGN fragments in both aMCI and AD patients compared to healthy subjects. Within these same samples, the levels of Tau phosphorylated at various epitopes were higher in AD subjects but not in aMCI individuals. DISCUSSION Synaptic proteins such as NLGNs could serve as effective biomarkers for detecting the disease in its prodromal stage. This early detection could accelerate diagnosis and therapeutic intervention before neurodegeneration leads to irreversible brain damage.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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