CD4+ T-cell transcription factors predict phenoconversion in idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Early biomarkers of phenoconversion to neurodegeneration are crucial to identify individuals at high risk. In patients with idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD), the strongest risk factor for neurodegeneration, CD4+ T cells exhibit a peculiar transcription factor pattern.Objective: To assess transcription factor mRNA levels in CD4+ T cells as predictive biomarkers of phenoconversion in iRBD patients.Methods: iRBD patients were followed prospectively. ROC curve analysis and Kaplan-Meier curves were used to assess the discrimination between converters and non-converters.Results: CD4+ T cells from converters had higher STAT1, and lower GATA3 and FOXP3 mRNA levels. Hazard ratio was 58.3 (95% CI: 6.2–547.1) for higher STAT1, 101.2 (95% CI: 16.8–609.4) for lower GATA3 and 15.7 (2.7–91.4) for lower FOXP3.Conclusion: STAT1, GATA3 and FOXP3 mRNA levels in CD4+ T cells are promising predictive biomarkers of phenoconversion in iRBD patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».