Neurodegenerative fluid biomarkers are enriched in human cervical lymph nodes
Notice bibliographique
Résumé
In animal models, brain neurodegeneration biomarkers drain into cervical lymph nodes (CLNs), and this drainage function is reduced with ageing. If this occurred in humans, CLNs may provide a readily accessible measure of this aspect of protein clearance. We tested this hypothesis in people using ultrasound-guided fine needle aspiration. We measured amyloid-beta 40 and 42, phosphorylated tau 181 (pTau181), glial fibrillary acidic protein and neurofilament light using single molecule array in CLN aspirates and plasma from: (i) a discovery cohort of 25 autoimmune patients; and (ii) plasma, CLNs and capillary blood in four healthy volunteers, an optimization cohort. Ultrasound-guided fine needle aspiration was well-tolerated by all participants. In both cohorts, all biomarkers were detected in all plasma and CLN samples, other than neurofilament light (8/17 of discovery cohort). CLN biomarker concentrations were significantly greater than plasma concentrations for all except neurofilament light, most markedly for pTau181 (266-fold; P < 0.02), whose CLN concentrations decreased with age (Spearman r = -0.66, P = 0.001). This study presents the first evidence that neurodegenerative biomarkers are detectable in human CLNs. Raised CLN:plasma biomarker ratios suggest their concentration in CLNs may offer a distinct compartment for minimally-invasive measurement of brain clearance and lymphatic drainage, with potential applicability to study of ageing and future clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».