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Enregistrement W4417165694 · doi:10.1016/j.parkreldis.2025.108149

Plasma microRNA predict cognitive decline in Parkinson's disease

2025· article· en· W4417165694 sur OpenAlexaboutno aff
Diane Guévremont, Jean Roy, Aisling A. Garvey, Catriona McLean, Nick Cutfield, Joanna M. Williams

Notice bibliographique

RevueParkinsonism & Related Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Sciences, University of OtagoUniversity of Otago
Mots-clésCognitive declineDiseasemicroRNACognitionCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD), the second most common neurodegenerative disease, is currently diagnosed clinically by impairments in motor control. PD, however, includes a diversity of non-motor symptoms, such as cognitive decline. Thus, it is imperative to establish a diagnostic framework for PD which reflects this heterogeneous phenotype. While misfolded α-synuclein is a cellular hallmark of PD and candidate biofluid marker, microRNA are an important class of biomarkers that are stable and easily detectable in blood, and are dysregulated at post-mortem in PD patients. This study aimed to establish PD plasma microRNA biomarkers that reflect cognitive abilities, as determined by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). METHODS: Using custom-designed low-density TaqMan arrays we assessed plasma levels of 187 neurodegeneration-related microRNA, in cross-sectional (n = 102), and longitudinal cohorts (n = 26) as well as in post-mortem brain tissue (n = 16). RESULTS: We found numerous microRNA were altered with increasing cognitive decline in PD and that the overall direction of change moved towards downregulation. A notable exception was miR-192-5p which was consistently upregulated in plasma and was found to be downregulated at postmortem in the superior frontal gyrus. Overall, microRNA identified were largely distinct from those known to be regulated in Alzheimer's disease. Focusing on a longitudinal cohort, controlled for disease progression and age we showed that miR-151-3p and miR-192-5p provided the best predictive model for separating cognitively normal PD patients from those who decline cognitively. CONCLUSION: Plasma microRNA are altered in PD patients, can predict cognitive decline and therefore may be clinically useful biomarkers.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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