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Enregistrement W4411755012 · doi:10.1093/brain/awaf234

Plasma periaxin is a biomarker of peripheral nerve demyelination

2025· article· en· W4411755012 sur OpenAlexfundno aff
Roberto Bellanti, Ryan Keh, Stephen Keddie, Michael Chou, Mariya Misheva, Duncan Smyth, Georgios Baskozos, K Moodley, Melanie Hart, Alexander J. Davies, Mary M. Reilly, Simon Rinaldi, Michael P. Lunn

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuarantors of BrainMedical Research Council CanadaGBS/CIDP Foundation International
Mots-clésMedicinePolyradiculoneuropathyMultiple sclerosisPeripheral neuropathyBiomarkerPeripheralPeripheral nervous systemCohortDiseaseInternal medicineGuillain-Barre syndromeChronic inflammatory demyelinating polyneuropathyGastroenterologyImmunologyPathologyCentral nervous systemAntibodyEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing disease progression and informing clinical trials in peripheral neuropathy would benefit from objective and responsive fluid biomarkers closely linked to disease biology. This is particularly important in chronic inflammatory demyelinating polyradiculoneuropathy (CIDP) and Guillain-Barré syndrome (GBS), the most common inflammatory neuropathies, where reliable biomarkers of peripheral demyelination would help identify, and potentially measure, active disease and responses to treatment. We postulated that periaxin, a protein exclusively expressed by myelinating Schwann cells, could serve as a fluid biomarker of demyelinating peripheral neuropathy. We developed a single molecule array (Simoa)-based immunoassay to measure plasma periaxin in patients with CIDP (n = 45, including longitudinal samples across a discovery cohort and a validation cohort, for a total of 77 time points), GBS (n = 30, 66 time points), Charcot-Marie-Tooth disease (CMT, n = 20), CNS disease controls with multiple sclerosis (n = 30) and healthy controls (n = 30). We also evaluated whether periaxin is released in myelinating co-cultures following immune-mediated demyelination and axonal damage, comparing results with uninjured cultures. Plasma periaxin effectively distinguishes peripheral from CNS diseases, with significantly elevated levels in CIDP, GBS and CMT, but not in CNS disease or healthy controls (all P < 0.01). In CIDP, periaxin discriminates patients with active disease from those with inactive disease (P < 0.0001), and plasma levels decrease following treatment with intravenous immunoglobulin (IVIg). Elevated periaxin strongly predicts clinical worsening at 1 year [sensitivity 99%, specificity 72%, area under the curve (AUC) 0.86 (95% confidence interval, CI: 0.67-1)]. In GBS, peak levels of plasma periaxin and the ratio of periaxin to axonal biomarkers [neurofilament light chain (NfL) and peripherin] discriminate most cases of acute inflammatory demyelinating polyradiculoneuropathy (AIDP) from acute motor axonal neuropathy (AMAN), as classified by electrophysiology (sensitivity 100%, specificity 86%, AUC = 0.94, 95% CI: 0.81-1). Serial measurements showed that plasma periaxin levels peak 2 to 3 weeks after GBS symptom onset, followed by a gradual decline in the weeks thereafter. In vitro, periaxin is higher following immune-mediated demyelination compared with axonal damage and control conditions. Plasma periaxin is a biomarker of peripheral nerve demyelination. Combined with axonal fluid biomarkers and existing clinical scales, periaxin has the potential to improve the clinical management of peripheral neuropathies, accelerating advances in care and experimental research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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