α-Synuclein Oligomers in Skin Biopsies Predict the Worsening of Cognitive Functions in Parkinson’s Disease: A Single-Center Longitudinal Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
α-synuclein oligomers within synaptic terminals of autonomic fibers of the skin reliably discriminate Parkinson’s disease (PD) patients from healthy controls. Nonetheless, the prognostic role of oligomers for disease progression is unknown. We explored whether α-synuclein oligomers evaluated as proximity ligation assay (PLA) score may predict the worsening of cognitive functions in patients with Parkinson’s disease. Thirty-four patients with PD and thirty-four healthy controls (HC), matched 1:1 for age and sex, were enrolled. Patients with PD underwent baseline skin biopsy and an assessment of cognitive domains including Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Clock Drawing Test, and Frontal Assessment Battery. At the last follow-up visit available, patients were either cognitively stable (PD-CS) or cognitively deteriorated (PD-CD). α-synuclein oligomers were quantified as PLA scores. Differences between groups were assessed, controlling for potential confounders. The relationship between skin biopsy measures and cognitive changes was explored using correlation and multivariable regression analyses. The discrimination power of the PLA score was assessed via ROC curve. To elucidate the relationship between skin biopsy and longitudinal cognitive measures, we conducted multivariable regression analyses using delta scores of cognitive tests (Δ) as dependent variables. We found that PD-CD had higher baseline PLA scores than PD-CS (p = 0.0003), and they were correctly identified in the ROC curve analysis (AUC = 0.872, p = 0.0003). Furthermore, ANCOVA analysis with Bonferroni correction, considering all groups (PD-CS, PD-CD, and HC), showed significant differences between PD-CS and PD-CD (p = 0.003), PD-CS and HC (p = 0.002), and PD-CD and HC (p < 0.001). In the regression model using ΔMMSE as the dependent variable, the PLA score was found to be a significant predictor (β = −0.441, p = 0.016). Similar results were observed when evaluating the model with ΔMoCA (β = −0.378, p = 0.042). In conclusion, patients with Parkinson’s disease with higher α-synuclein burden in the peripheral nervous system may be more susceptible to cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».