Proteomic analysis reveals distinct cerebrospinal fluid signatures across genetic frontotemporal dementia subtypes
Notice bibliographique
Résumé
We used an untargeted mass spectrometric approach, tandem mass tag proteomics, for the identification of proteomic signatures in genetic frontotemporal dementia (FTD). A total of 238 cerebrospinal fluid (CSF) samples from the Genetic FTD Initiative were analyzed, including samples from 107 presymptomatic (44 C9orf72 , 38 GRN , and 25 MAPT ) and 55 symptomatic (27 C9orf72 , 17 GRN , and 11 MAPT ) mutation carriers as well as 76 mutation-negative controls (“noncarriers”). We found shared and distinct proteomic alterations in each genetic form of FTD. Among the proteins significantly altered in symptomatic mutation carriers compared with noncarriers, we found that a set of proteins including neuronal pentraxin 2 and fatty acid binding protein 3 changed across all three genetic forms of FTD and patients with Alzheimer’s disease from previously published datasets. We observed differential changes in lysosomal proteins among symptomatic mutation carriers with marked abundance decreases in MAPT carriers but not other carriers. Further, we identified mutation-associated proteomic changes already evident in presymptomatic mutation carriers. Weighted gene coexpression network analysis combined with gene ontology annotation revealed clusters of proteins enriched in neurodegeneration and glial responses as well as synapse- or lysosome-related proteins indicating that these are the central biological processes affected in genetic FTD. These clusters correlated with measures of disease severity and were associated with cognitive decline. This study revealed distinct proteomic changes in the CSF of patients with genetic FTD, providing insights into the pathological processes involved in the disease. In addition, we identified proteins that warrant further exploration as diagnostic and prognostic biomarker candidates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».