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Enregistrement W4405641070 · doi:10.1177/22143602241304990

Plasma-derived protein and imaging biomarkers distinguish disease severity in oculopharyngeal muscular dystrophy

2024· article· en· W4405641070 sur OpenAlexaff
Ian C. P. Smith, Marcos Loreto Sampaio, Gerd Melkus, Kaitlynn Meier-Ross, Shaoni Chakraborty, Cameron Stotts, Pierre R. Bourque, Hanns Lochmüller, Bernard Brais, Theodore J. Perkins, Mireille Khacho, Jodi Warman‐Chardon

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTemporomandibular Joint Disorders
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOculopharyngeal muscular dystrophyMedicineMuscular dystrophyDiseasePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Oculopharyngeal muscular dystrophy (OPMD) is a rare, late-onset, slowly progressive neuromuscular disorder characterized by ptosis, dysphagia, and proximal limb weakness. Emerging clinical trials require rapidly accessible and sensitive biomarkers to evaluate OPMD disease progression and potential response to future treatments. Objective: This cross-sectional study was designed to identify candidate circulating protein and imaging biomarkers of OPMD severity for future use in clinical trials. Methods: Twenty-five individuals with OPMD (age 63.3 ± 10.5 years; GCN copy number of 13 in PABPN1 ) were assessed using the 7k SOMAScan assay to profile the plasma proteome, and MRI to quantify replacement of muscle by fat. OPMD severity was first categorized using the clinical presence/absence of limb weakness, and protein signals were considered distinguishing if they differed by more than 30% between subgroups and had statistically significant P -values after correcting for multiple comparisons. Distinguishing proteins were contrasted with age-matched controls ( n = 10). OPMD severity was also treated as a continuous variable using fat fraction of the soleus muscle, and proteins were considered distinguishing if the slope of relationship between protein signal and soleus fat fraction differed significantly from zero after correcting for multiple comparisons. Pathway analyses were conducted using Metascape and the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery webtools. Results: Eighteen plasma proteins distinguished OPMD on both indicators of severity. Pathway analyses identified skeletal muscle tissue, phagocytosis/engulfment, and extracellular matrix organization as enriched ontology clusters in OPMD with limb weakness. The most distinguishing plasma protein signals (ACTN2, MYOM2, CA3, APOBEC2, MYL3, and PDLIM3) were over 200% higher in OPMD with limb weakness than OPMD without limb weakness as well as controls, and correlated strongly with percent of fatty replacement of soleus ( r = 0.89 ± 0.04). Conclusions: The candidate biomarkers identified contribute to the ongoing search for sensitive and accessible biomarkers of OPMD progression, prognosis, and monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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