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Enregistrement W4407552855 · doi:10.1186/s40478-025-01946-9

Blood biomarker fingerprints in a cohort of patients with CHRNE-related congenital myasthenic syndrome

2025· article· en· W4407552855 sur OpenAlexafffund
Adela Della Marina, Andrie Koutsoulidou, Daniel Natera‐de Benito, Lars‐Oliver Tykocinski, Marios Tomazou, Kristia Georgiou, Andreas Laner, Heike Kölbel, A. Nascimento, C. Ortez, Angela Abicht, Basant Kumar Thakur, Hanns Lochmüller, Leonidas A. Phylactou, Tobias Ruck, Ulrike Schara‐Schmidt, D. D. Kale, Andreas Hentschel, Andreas Roos

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinisterium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-WestfalenInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchDeutsche Gesellschaft für MuskelkrankeUniversitätsklinikum EssenBundesministerium für Bildung und ForschungStiftung Universitätsmedizin EssenEuropean Regional Development FundEuropean CommissionCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésBiomarkerProteomicsInternal medicineMedicineBiologyImmunologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in CHRNE encoding the epsilon subunit of acetylcholine receptor result in impaired neuromuscular transmission and congenital myasthenic syndrome (CMS) with variying severity of symptoms. Although the pathophysiology is well-known, blood biomarker signatures enabling a patient-stratification are lacking. This retrospective two-center-study includes 19 recessive CHRNE-patients (AChR deficiency; mean age 14.8 years) from 13 families which were clinically characterized according to disease severity. 15 patients were classified as mildly and 4 patients as moderate to severely affected. Seven known pathogenic and one unreported variant (c.1032 + 2_1032 + 3delinsGT) were identified. Biomarker discovery was carried out on blood samples: proteomics was performed on white blood cells (WBC; n = 12) and on extracellular vesicles (EV) purified from serum samples (n = 7) in addition to amino acid profiling (n = 9) and miRNA screening (n = 18). For miRNA studies, 7 patients with other CMS-subtypes were moreover included. WBC-proteomics unveiled a significant increase of 7 and a decrease of 36 proteins. In silico studies of these proteins indicated affection of secretory granules and the extracellular space. Comparison across patients unveiled increase of two vesicular transport proteins (SCAMP2 and SNX2) in severely affected patients and indeed EV-proteomics revealed increase of 7 and decrease of 13 proteins. Three of these proteins (TARSH, ATRN & PLEC) are known to be important for synaptogenesis and synaptic function. Metabolomics showed decrease of seven amino acids/ amino acid metabolites (aspartic and glutamic acids, phosphoserine, amino adipate, citrulline, ornithine, and 1-methyhistidine). miRNA-profiling showed increase miR - 483 - 3p, miR-365a-3p, miR - 365b - 3p and miR-99a, and decrease of miR-4433b-3p, miR-6873-3p, miR-182-5p and let-7b-5p in CHRNE-patients whereas a comparison with other CMS subtypes showed increase of miR - 205 - 5p, miR - 10b - 5p, miR-125a-5p, miR-499-5p, miR-3120-5p and miR - 483 - 5p and decrease of miR - 1290. Our combined data introduce a molecular fingerprint on protein, metabolic and miRNA level with some of those playing different roles along the neuromuscular axis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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