Combining Glial Fibrillary Acidic Protein and Neurofilament Light Chain for the Diagnosis of Major Depressive Disorder

胶质纤维酸性蛋白 神经退行性变 生物标志物 重性抑郁障碍 化学 神经丝 人口 病理 神经科学 内科学 疾病 心理学 生物化学 医学 免疫组织化学 认知 环境卫生
作者
JinXia Zhang,Dan Liu,Juan Xiang,Minghui Yang
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:96 (4): 1693-1699 被引量:11
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.3c04825
摘要

Major depressive disorder (MDD) is a prevalent brain disorder affecting more than 2% of the world's population. Due to the lack of well-specific biomarkers, it is difficult to distinguish MDD from other diseases with similar clinical symptoms (such as Alzheimer's disease and cerebral thrombosis). In this work, we provided a strategy to address this issue by constructing a combinatorial biomarker of serum glial fibrillary acidic protein (GFAP) and neurofilament light chain (NFL). To achieve the convenient and sensitive detection of two proteins, we developed an electrochemical immunosandwich sensor using two metal-ion-doped carbon dots (Pb-CDs and Cu-CDs) as probes for signal output. Each probe contains approximately 300 Pb2+ or 200 Cu2+, providing excellent signal amplification. This method achieved detection limits of 0.3 pg mL–1 for GFAP and 0.2 pg mL–1 for NFL, lower than most of the reported detection limits. Analysis of real serum samples showed that the concentration ratio of GFAP to NFL, which is associated with the relative degree of brain inflammation and neurodegeneration, is suitable for not only distinguishing MDD from healthy individuals but also specifically distinguishing MDD from Alzheimer's disease and cerebral thrombosis. The good specificity gives the combinatorial GFAP/NFL biomarker broad application prospects in the screening, diagnosis, and treatment of MDD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李大胖胖完成签到 ,获得积分10
1秒前
西山菩提完成签到,获得积分10
5秒前
sanxuan完成签到 ,获得积分10
5秒前
9秒前
胡浩源发布了新的文献求助10
11秒前
科研小白书hz完成签到 ,获得积分10
16秒前
吃瓜米吃瓜米完成签到 ,获得积分10
20秒前
个性仙人掌完成签到 ,获得积分10
30秒前
哈哈完成签到,获得积分10
31秒前
Alvin完成签到 ,获得积分10
35秒前
bill完成签到,获得积分10
38秒前
ally完成签到,获得积分10
41秒前
Hart完成签到 ,获得积分10
45秒前
虚心岂愈完成签到 ,获得积分10
47秒前
haochi完成签到,获得积分10
48秒前
54秒前
janice116688完成签到,获得积分10
55秒前
58秒前
晴空万里完成签到 ,获得积分10
59秒前
禾禾禾完成签到 ,获得积分10
1分钟前
kingfly2010完成签到,获得积分10
1分钟前
x夏天完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小辣椒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
美好灵寒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
拓小八完成签到,获得积分0
1分钟前
1分钟前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
还行啊完成签到,获得积分10
1分钟前
慈祥的发卡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
fxy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Iris完成签到 ,获得积分10
1分钟前
从心随缘完成签到 ,获得积分10
1分钟前
爱吃无核瓜子完成签到,获得积分10
1分钟前
静待花开完成签到 ,获得积分10
1分钟前
传奇3应助shotball采纳,获得10
1分钟前
温暖完成签到 ,获得积分10
2分钟前
梵莫完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Bandwidth Choice for Bias Estimators in Dynamic Nonlinear Panel Models 2000
HIGH DYNAMIC RANGE CMOS IMAGE SENSORS FOR LOW LIGHT APPLICATIONS 1500
茶艺师试题库(初级、中级、高级、技师、高级技师) 1000
Constitutional and Administrative Law 1000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.). Frederic G. Reamer 800
Vertebrate Palaeontology, 5th Edition 530
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5357864
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4489110
关于积分的说明 13972963
捐赠科研通 4390523
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2412167
邀请新用户注册赠送积分活动 1404731
关于科研通互助平台的介绍 1379145