Corticotropin-releasing hormone as a candidate biomarker for parkinsonian disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disease-specific fluid biomarkers are in demand for parkinsonian syndromes (PS). Corticotropin-releasing hormone (CRH) was proposed as a biomarker for Lewy body disease. As such, this project aimed to confirm CRH as a potential biomarker for different PS. CRH and misfolded α-synuclein (αSyn) were measured in CSF. The primary cohort included Lewy body disease patients (i.e. Parkinson’s disease or dementia with Lewy bodies, n = 77), atypical PS (n = 37) and non-parkinsonian neurodegenerative diseases (n = 164), as well as controls (n = 354). A replication cohort included Lewy body disease (n = 27), atypical PS (n = 58) and controls (n = 58). CRH was downregulated in αSyn positive Lewy body disease, αSyn positive controls and in all atypical PS compared with αSyn negative controls (P = 3.3e−05, P = 3.1e−10, P = 2.9e−03). CRH was also decreased in αSyn positive Lewy body disease compared with αSyn negative non-PS (P = 2e−03) and correlated with cognitive impairment and inflammation in αSyn positive Lewy body disease. We show that CRH is a promising biomarker for Lewy body disease and atypical PS and its association with inflammation and cognitive decline. Reductions in CRH in Lewy body disease and other PS suggest this decrease may relate to dopaminergic degeneration instead of αSyn pathology.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».