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Longitudinal plasma proteomics predict phenoconversion to clinically manifest ALS

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作者
Ximing Ran,Joanne Wuu,Zhaohui Qin,Michael P. McDermott,Johnathan Cooper‐Knock,Yindi Li,Volkan Granit,Anne‐Laure Grignon,Elizabeth Lin,Maria Catalina Fernandez,Danielle Colato,Nathan Carberry,Christina M. Lill,Paolo Piazza,Andrea Malaspina,Michael Benatar
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
标识
DOI:10.1038/s41591-026-04528-x
摘要

The study of pre-symptomatic amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and the design of disease prevention trials are greatly hampered by our inability to predict which unaffected carriers of ALS-associated pathogenic variants will phenoconvert to clinically manifest disease and when. In this longitudinal Olink Explore, high-throughput, proteomic study, 516 serially collected plasma samples from 33 phenoconverters, 35 patients with ALS, 10 pre-symptomatic pathogenic variant carriers and 59 controls were included. Here we identified 92 proteins with concentrations that changed before phenoconversion; characterized the longitudinal trajectory of these proteins and identified a core panel of 19 proteins which, collectively, predicted phenoconversion over the 0.5-year to 5-year time horizons (crossvalidated areas under the curve 0.80-0.89) and yielded estimates of time to phenoconversion with a mean absolute error of 1.6 years. These findings were partially replicated in UK Biobank data, confirming pre-symptomatic increases in several proteins (for example, NEFL, EDA2R and CA3) and that a multi-protein panel outperformed NEFL alone in estimating time to phenoconversion. This work sheds light on the biology of pre-symptomatic ALS. Moreover, our identification of a panel of new susceptibility/risk biomarkers based on empirical longitudinal data furthers the ultimate goal of ALS prevention.
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