MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций
Nature communications · 2023

CSF proteome profiling reveals biomarkers to discriminate dementia with Lewy bodies from Alzheimer´s disease.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Del Campo Marta, Vermunt Lisa, Peeters Carel F W, Sieben Anne, Hok-A-Hin Yanaika S, Lleó Alberto, Alcolea Daniel, van Nee Mirrelijn, Engelborghs Sebastiaan, van Alphen Juliette L, Arezoumandan Sanaz, Chen-Plotkin Alice, Irwin David J, van der Flier Wiesje M, Lemstra Afina W, Teunissen Charlotte E

Аннотация

Diagnosis of dementia with Lewy bodies (DLB) is challenging and specific biofluid biomarkers are highly needed. We employed proximity extension-based assays to measure 665 proteins in the cerebrospinal fluid (CSF) from patients with DLB (n = 109), Alzheimer´s disease (AD, n = 235) and cognitively unimpaired controls (n = 190). We identified over 50 CSF proteins dysregulated in DLB, enriched in myelination processes among others. The dopamine biosynthesis enzyme DDC was the strongest dysregulated protein, and could efficiently discriminate DLB from controls and AD (AUC:0.91 and 0.81 respectively). Classification modeling unveiled a 7-CSF biomarker panel that better discriminate DLB from AD (AUC:0.93). A custom multiplex panel for six of these markers (DDC, CRH, MMP-3, ABL1, MMP-10, THOP1) was developed and validated in independent cohorts, including an AD and DLB autopsy cohort. This DLB CSF proteome study identifies DLB-specific protein changes and translates these findings to a practicable biomarker panel that accurately identifies DLB patients, providing promising diagnostic and clinical trial testing opportunities.

Предметные рубрики MeSH