Plasma Synuclein Aggregate Detection via Constant Shake‐Induced Conversion: A Novel Biomarker for Parkinson's Disease Diagnosis and Progression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Synuclein aggregates are a hallmark of synucleinopathies, including Parkinson's disease (PD), dementia with Lewy bodies (DLB), and multiple system atrophy (MSA), contributing to their pathogenesis. Current detection methods rely on cerebrospinal fluid and tissue samples, limiting clinical utility. A robust plasma‐based assay is needed for non‐invasive biomarker development. This study validates the constant shake‐induced conversion (CSIC) method for quantifying plasma synuclein aggregates and evaluates its ability to distinguish PD patients from healthy controls (HCs), demonstrating broader applicability across synucleinopathies. Methods The CSIC method was assessed using synuclein seeds incubated for six days. Plasma samples from PD and HC patients were analyzed, and the CSIC method was verified based on synuclein depletion, quantification with the enzyme‐linked immunosorbent assay, and confirmation using Western blotting. Diagnostic accuracy was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) analysis, while Spearman correlation coefficients (r) were used to evaluate the association between clinical features and synuclein aggregates. Repeatability and reproducibility were tested by three experimenters. Results CSIC effectively amplified synuclein aggregates in plasma, with a significant difference observed between the PD and HC groups ( p < 0.0001). Synuclein depletion confirmed the specificity of CSIC, while ROC analysis produced an area under the curve of 0.91, with a sensitivity of 80.95% and a specificity of 85% when distinguishing PD patients from HCs. The proposed method also had a coefficient of variation (CV) of less than 10% for repeatability and a CV of around 20% for reproducibility over 48 h. CSIC had a strong clinical correlation with the Hoehn and Yahr stage ( r = 0.69), the Unified Parkinson's Disease Rating Scale ( r = 0.68), and the Montreal Cognitive Assessment score ( r = –0.47). Conclusion This study is the first to demonstrate the detection of plasma synuclein aggregates using CSIC, addressing a critical diagnostic gap in synucleinopathies. The ability of CSIC to differentiate PD patients from HCs highlights its potential as a non‐invasive diagnostic tool that advances the use of plasma synuclein aggregates in the diagnostic and therapeutic monitoring of PD and related disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».