抗体介导性脑炎脑脊液生物标志物前瞻性定量研究
目的:为了确定神经元和神经轴索损伤、神经炎症及突触功能障碍是否与抗体介导性脑炎(AME)的临床病程和结局相关,我们测量了就诊 AME 患者和认知正常个体脑脊液中上述过程的生物标志物

基本信息
资源简介
抗体介导性脑炎脑脊液生物标志物前瞻性定量研究
目的:为了确定神经元和神经轴索损伤、神经炎症及突触功能障碍是否与抗体介导性脑炎(AME)的临床病程和结局相关,我们测量了就诊 AME 患者和认知正常个体脑脊液中上述过程的生物标志物
Prospective Quantification of CSF Biomarkers in Antibody-Mediated Encephalitis
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:为了确定神经元和神经轴索损伤、神经炎症及突触功能障碍是否与抗体介导性脑炎(AME)的临床病程和结局相关,我们测量了就诊 AME 患者和认知正常个体脑脊液中上述过程的生物标志物。方法:在诊断时获取的脑脊液中测量神经元损伤(total tau、VILIP-1)和神经轴索损伤(neurofilament light chain [NfL])、炎症(YKL-40)及突触功能(neurogranin、SNAP-25)的生物标志物,样本来自 45 例 NMDA 受体(n = 34)或 LGI1/CASPR2(n = 11)AME 患者和 39 例年龄和性别相似的认知正常个体。在纵向随访患者的一个子集(n = 20)中评估了生物标志物与 modified Rankin Scale(mRS)评分之间的关联。结果:神经轴索损伤(NfL)和神经炎症(Y
【主题与分类】
主题标签:抗体介导性脑炎、脑脊液生物标志物、神经轴索损伤、神经炎症、突触功能障碍、NMDA受体脑炎、LGI1/CASPR2脑炎、临床结局。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4c2e70b0e3ddbbfd0e679314f8f000b328e868b1566f7cb373afb3630f540cf7
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:为了确定神经元和神经轴索损伤、神经炎症以及突触功能障碍是否与抗体介导的脑炎(AME)的临床病程和结局相关,我们检测了就诊时AME患者和认知正常个体脑脊液中上述过程的生物标志物。方法:在45例诊断为NMDA受体(n=34)或LGI1/CASPR2(n=11)AME的患者以及39例年龄和性别相似的认知正常个体诊断时获取的脑脊液中,检测了神经元损伤(总tau、VILIP-1)和神经轴索损伤(神经丝轻链[NfL])、炎症(YKL-40)以及突触功能(神经颗粒素、SNAP-25)的生物标志物。在纵向随访患者的一个亚组(n=20)中评估了生物标志物与改良Rankin量表(mRS)评分之间的关联。结果:神经轴索损伤(NfL)和神经炎症(YKL-40)的生物标志物在AME病例就诊时升高,而神经元损伤和突触功能的标志物则保持稳定(总tau)或降低(VILIP-1、SNAP-25、神经颗粒素)。
YKL-40/SNAP-25的对数转换比值能最佳区分患者与认知正常个体(受试者工作特征曲线下面积0.99;95%置信区间0.97,>0.99)。在前瞻性随访患者中,较年轻年龄(ρ = −0.56;p = 0.01)、较低的VILIP-1(ρ = −0.60;p < 0.01)和SNAP-25(ρ = −0.54;p = 0.01),以及较高的log10(YKL-40/SNAP-25)(ρ = 0.48;p = 0.04)与更严重的疾病程度(更高的mRS评分)相关。就诊时较高的YKL-40(ρ = 0.60;p = 0.02)和神经颗粒素(ρ = 0.55;p = 0.03)与出院后12个月更高的mRS评分相关。结论:脑脊液生物标志物提示,尽管存在神经轴索损害,AME患者的神经元完整性在急性期得以维持。突触功能生物标志物水平低可能反映抗体介导的细胞表面受体内化,并可能代表一种急性相关
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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