NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Amyotrofik lateral skleroz için kan bazlı tanı biyobelirteçleri hasta sonuçlarını iyileştirecek ve yeni ilaç gelişimini olumlu yönde etkileyecektir. Bu tür biyobelirteçlerin geliştirilmesi için kritik, yeterli örneklem boyutları ve nörolojik hastalık karşılaştırmalı kan örnekleri ile sağlam yöntem doğrulama, optimizasyon ve replikasyondur. Hastalık spesifik olup olmadığını belirlemek için çeşitli örneklerden elde edilen bir amyotrofik lateral skleroz biyobelirteçini test etmeye çalıştık. Amyotrofik lateral skleroz, primer lateral skleroz, Parkinson hastalığı ve sağlıklı kontroller tanısı konan bireylerden elde edilen kan plazmasından hücre dışı veziküller çıkarıldı. İmmünofinity saflaştırması, nöral zenginleştirilmiş hücre dışı vezikül fraksiyonu oluşturmak için kullanıldı. MikroRNA'lar gerçek zamanlı polimeraz zincir reaksiyonu kullanılarak örnek kohortlar arasında ölçüldü. Bir Kruskal-Wallis testi, plazma mikroRNA'larındaki farklılıkları değerlendirmek için kullanıldı ve ardından hastalık gruplarını karşılaştırmak için post hoc Mann-Whitney testleri yapıldı. Tanısal doğruluk, bir makine öğrenme algoritması ve bir lojistik regresyon modeli kullanılarak belirlendi. Amiyotrofik lateral skleroz hastalarından kan örnekleri için yüksek hassasiyet ve özgüllüğe sahip sekiz mikroRNA teşhis imzası ve nörolojik kontrollerden net istatistiksel ayrılma ile %98 eğri hesaplaması altında bir alan belirledik. Tanımlanan sekiz mikroRNA, amyotrofik lateral skleroz ile tutarlı hastalıkla ilgili biyolojik süreçleri temsil eder. Gen katlama regülasyonunun yönü ve büyüklüğü, farklı numunelerden ve örnek toplama prosedürlerinden iki laboratuvarda gerçek zamanlı polimeraz zincir reaksiyon analizi ile dört ayrı hasta kohortu arasında tutarlıdır. Bu teşhis imzasının, amyotrofik lateral sklerozu teşhis etmek için kullanılan mevcut klinik metrikleri desteklemek için nörologlara yardımcı olabileceğini öne sürüyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Blood-based diagnostic biomarkers for amyotrophic lateral sclerosis will improve patient outcomes and positively impact novel drug development. Critical to the development of such biomarkers is robust method validation, optimization and replication with adequate sample sizes and neurological disease comparative blood samples. We sought to test an amyotrophic lateral sclerosis biomarker derived from diverse samples to determine if it is disease specific. Extracellular vesicles were extracted from blood plasma obtained from individuals diagnosed with amyotrophic lateral sclerosis, primary lateral sclerosis, Parkinson's disease and healthy controls. Immunoaffinity purification was used to create a neural-enriched extracellular vesicle fraction. MicroRNAs were measured across sample cohorts using real-time polymerase chain reaction. A Kruskal-Wallis test was used to assess differences in plasma microRNAs followed by post hoc Mann-Whitney tests to compare disease groups. Diagnostic accuracy was determined using a machine learning algorithm and a logistic regression model. We identified an eight-microRNA diagnostic signature for blood samples from amyotrophic lateral sclerosis patients with high sensitivity and specificity and an area under the curve calculation of 98% with clear statistical separation from neurological controls. The eight identified microRNAs represent disease-related biological processes consistent with amyotrophic lateral sclerosis. The direction and magnitude of gene fold regulation are consistent across four separate patient cohorts with real-time polymerase chain reaction analyses conducted in two laboratories from diverse samples and sample collection procedures. We propose that this diagnostic signature could be an aid to neurologists to supplement current clinical metrics used to diagnose amyotrophic lateral sclerosis.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.