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Enregistrement W4409630176 · doi:10.1186/s40364-025-00772-4

Challenges and advances for huntingtin detection in cerebrospinal fluid: in support of relative quantification

2025· article· en· W4409630176 sur OpenAlexafffund
Rachel Harding, Yuanyun Xie, Nicholas S. Caron, Hailey Findlay Black, Caroline Lyu, Nalini Potluri, Renu Chandrasekaran, Michael R. Hayden, Blair R. Leavitt, Douglas R. Langbehn, Amber L. Southwell

Notice bibliographique

RevueBiomarker Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHereditary Disease Foundation
Mots-clésHuntingtinFlow cytometryCerebrospinal fluidImmunoprecipitationPolyglutamine tractRecombinant DNAProximity ligation assayHuntingtin ProteinAntibodyChemistryMolecular biologyMutantBiologyGeneBiochemistryImmunologyReceptorNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington disease (HD) is a progressive and devastating neurodegenerative disease caused by expansion of a glutamine-coding CAG tract in the huntingtin (HTT) gene above a critical threshold of ~ 35 repeats resulting in expression of mutant HTT (mHTT). A promising treatment approach being tested in clinical trials is HTT lowering, which aims to reduce levels of the mHTT protein. Target engagement of these therapies in the brain are inferred using antibody-based assays that measure mHTT levels in the cerebrospinal fluid (CSF). These levels are typically reported as the absolute concentration of mHTT concentration, derived from a standard curve generated using a single protein standard. However, patient biofluids are a complex milieu containing different mHTT protein species, suggesting that absolute quantitation is challenging. As a result, a single recombinant protein standard may not be sufficient to interpret assay signal as molar mHTT concentration. In this study, we used immunoprecipitation and flow cytometry (IP-FCM) to investigate different factors that influence mHTT detection assay signal. Our results show that HTT protein fragmentation, protein-protein interactions, affinity tag positioning, oligomerization and polyglutamine tract length affect assay signal intensity. These findings indicate that absolute HTT quantitation in heterogeneous biological samples is not possible with current technologies using a single standard protein. We also explore the binding specificity of the MW1 anti-polyglutamine antibody, commonly used in these assays as a mHTT-selective reagent and demonstrate that mHTT binding is preferred but not specific. Furthermore, we find that MW1 depletion of mHTT for quantitation of wildtype HTT is not only incomplete, leaving residual mHTT, but also non-specific, resulting in pull down of some wildtype HTT protein. Based on these observations, we recommend that mHTT detection assays report only relative mHTT quantitation using normalized arbitrary units of assay signal intensity, rather than molar concentrations, in the assessment of central nervous system HTT lowering in ongoing clinical and preclinical studies. Further, we recommend that MW1-depletion not be used as a method for quantifying wildtype HTT protein and that detergent be consistently added to samples during testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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