Development of a sensitive trial-ready poly(GP) CSF biomarker assay for C9orf72-associated frontotemporal dementia and amyotrophic lateral sclerosis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A GGGGCC repeat expansion in the C9orf72 gene is the most common cause of genetic frontotemporal dementia (FTD) and amyotrophic lateral sclerosis (ALS). As potential therapies targeting the repeat expansion are now entering clinical trials, sensitive biomarker assays of target engagement are urgently required. Our objective was to develop such an assay. METHODS: We used the single molecule array (Simoa) platform to develop an immunoassay for measuring poly(GP) dipeptide repeat proteins (DPRs) generated by the C9orf72 repeat expansion in cerebrospinal fluid (CSF) of people with C9orf72-associated FTD/ALS. RESULTS AND CONCLUSIONS: We show the assay to be highly sensitive and robust, passing extensive qualification criteria including low intraplate and interplate variability, a high precision and accuracy in measuring both calibrators and samples, dilutional parallelism, tolerance to sample and standard freeze-thaw and no haemoglobin interference. We used this assay to measure poly(GP) in CSF samples collected through the Genetic FTD Initiative (N=40 C9orf72 and 15 controls). We found it had 100% specificity and 100% sensitivity and a large window for detecting target engagement, as the C9orf72 CSF sample with the lowest poly(GP) signal had eightfold higher signal than controls and on average values from C9orf72 samples were 38-fold higher than controls, which all fell below the lower limit of quantification of the assay. These data indicate that a Simoa-based poly(GP) DPR assay is suitable for use in clinical trials to determine target engagement of therapeutics aimed at reducing C9orf72 repeat-containing transcripts.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».