Comparison of neuron-derived extracellular vesicles miRNA profile between patients with behavioural variant frontotemporal dementia and primary psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
The behavioural variant of frontotemporal dementia (bvFTD) often overlaps clinically with primary psychiatric disorders (PPD), leading to frequent misdiagnosis and delayed intervention. The "Diagnostic and Prognostic Precision Algorithm for behavioural variant Frontotemporal Dementia" (DIPPA-FTD) study aims to enhance bvFTD diagnosis by integrating clinical and molecular biomarkers. Among these, neuron-derived extracellular vesicles (NDEVs) isolated from plasma offer a minimally invasive means to investigate central nervous system alterations through microRNA (miRNA) profiling. This study analyzed miRNAs expression in NDEVs from patients with bvFTD, PPD, and healthy controls. In a retrospective cohort of 80 participants, six miRNAs differentiated bvFTD from PPD; however, these findings were not replicated in a prospective cohort comprised of 86 participants, suggesting heterogeneity within PPD. Further analysis identified three miRNAs (hsa-miR-106b-5p, hsa-miR-126-3p, and hsa-miR-342-3p) that significantly distinguished bvFTD from a sub-group of PPD, namely bipolar disorder (BD). The downregulation of hsa-miR-106b-5p and hsa-miR-126-3p, implicated in neuroprotection and vascular integrity, contrasted with the upregulation of hsa-miR-342-3p, which is associated with neuroinflammation. Bioinformatics analysis revealed E2F1, a transcription factor linked to autophagy and neuronal apoptosis, as a common target of significantly de-regulated miRNAs, further highlighting their potential pathophysiological role. These findings suggest that miRNAs signatures in NDEVs may serve as valuable biomarkers to differentiate bvFTD from BD, although further validation is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».