Quantification of SNAP-25 with mass spectrometry and Simoa: a method comparison in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Synaptic dysfunction and degeneration are central to Alzheimer’s disease (AD) and have been found to correlate strongly with cognitive decline. Thus, studying cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers reflecting synaptic degeneration, such as the presynaptic protein synaptosomal-associated protein 25 (SNAP-25), is of importance to better understand the AD pathophysiology. Methods We compared a newly developed Single molecule array (Simoa) immunoassay for SNAP-25 with an in-house immunoprecipitation mass spectrometry (IP-MS) method in a well-characterized clinical cohort (n = 70) consisting of cognitively unimpaired (CU) and cognitively impaired (CI) individuals with and without Aβ pathology (Aβ+ and Aβ−). Results A strong correlation (Spearman’s rank correlation coefficient (rs) > 0.88; p < 0.0001) was found between the Simoa and IP-MS methods, and no statistically significant difference was found for their clinical performance to identify AD pathophysiology in the form of Aβ pathology. Increased CSF SNAP-25 levels in CI Aβ+ compared with CU Aβ− (Simoa, p ≤ 0.01; IP-MS, p ≤ 0.05) and CI Aβ− (Simoa, p ≤ 0.01; IP-MS, p ≤ 0.05) were observed. In independent blood samples (n = 32), the Simoa SNAP-25 assay was found to lack analytical sensitivity for quantification of SNAP-25 in plasma. Conclusions These results indicate that the Simoa SNAP-25 method can be used interchangeably with the IP-MS method for the quantification of SNAP-25 in CSF. Additionally, these results confirm that CSF SNAP-25 is increased in relation to amyloid pathology in the AD continuum.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».