Diagnostic and prognostic value of alpha-synuclein seed amplification assay in Parkinson’s disease: a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Alpha-synuclein seed amplification assay (a-syn SAA) has been proposed to be a diagnostic biomarker for Parkinson’s disease (PD). Here, we have explored the diagnostic and prognostic value of cerebrospinal fluid (CSF) a-syn SAA status and seeding kinetics in PD. Methods Baseline CSF a-syn SAA data and longitudinal clinical data were collected and analysed between 1 st January 2010 and 1 st April 2022 for the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) and UK parkinsonism cohorts respectively. We calculated the sensitivity and specificity of a-syn SAA in PD and controls, used linear regression to analyse a-syn SAA positive vs. negative group comparisons, and used time-to-event analyses to assess the ability of a-syn SAA seeding kinetic measures to predict clinical decline in PD. Findings We studied 1,402 participants: publicly available data from the PPMI cohort, n=1275 (PD, n=1,036; controls, n=239); newly generated data from the UK parkinsonism cohort, n=127 (PD, n=66; progressive supranuclear palsy (PSP), n=52; controls n=9). Over 2-5 years of follow-up, the sensitivity of a-syn SAA in PD was 87.7% and the specificity in controls was 91.9%. A-syn SAA was positive in 8/52 (15.4%) PSP samples with distinct ‘low and slow’ kinetics. A-syn SAA negative LRRK2-PD participants (n=57) had an older mean (SD) age at symptom onset (63.0 (7.6) vs. 55.4 (9.9) years) and higher mean (SD) baseline serum neurofilament light chain levels (20.4 (13.2) vs. 13.8 (8.6) pg/ml), p<0.05, vs. a-syn SAA positive LRRK2-PD participants (n=110). The baseline seeding kinetic measure, time to threshold, predicted cognitive decline in PD, defined as MoCA ≤21 (HR 2.51, 95% CI 1.50-4.20, p=0.001). Interpretation In PD, a-syn SAA may have value as a diagnostic and prognostic biomarker in clinical practice and as a stratification tool in clinical trials. Furthermore, we have highlighted the presence of pathological heterogeneity in LRRK2-PD. Funding Medical Research Council, PSP Association.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».