There is currently no diagnostic or prognostic biomarker available in clinical practice for Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). The objective of this study was to monitor a combination of various inflammatory markers, lipids, and apolipoproteins alterations in ALS patients at the time of diagnosis, to assess their role as early diagnostic or prognostic biomarker candidates. C-reactive protein, orosomucoid, prealbumin, calprotectin, lipids and apoliproteins were determined in the blood of all subjects (25 ALS patients, 23 controls) as routinely performed in our laboratory. Inflammatory mediators were evaluated by a bead-based multiplex assay. A two-step approach was used for each analytical strategy: univariate analysis followed by multivariate analysis. Eight features were significantly different between ALS patients and controls, sometimes with important fold changes. The supervised Partial least Squares Discriminant Analysis separated ALS and controls with great accuracy (94 %) and the permutation test was significant (p < 0.01), ensuring the robustness of the model. The prediction model leads to a mean sensitivity and specificity of 90 (+/- 10) and 78 (+/- 10) %, respectively, with a mean predictive positive value and negative predictive value of 80 (+/- 8.9) and 89 (+/- 11.8) %, respectively. However, the models did not discriminate subgroups of ALS patients based on ALS characteristics. This study highlights the usefulness of evaluating a combination of multiple pathways rather than focusing on a single target. These promising results suggest the need for the longitudinal monitoring of these candidates to determine their role in disease evolution.

目前在临床实践中没有可用于肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的诊断或预后生物标志物。本研究的目的是监测 ALS 患者在诊断时的各种炎症标志物、脂质和载脂蛋白改变的组合，以评估它们作为早期诊断或预后生物标志物候选者的作用。在我们实验室常规进行的所有受试者（25 名 ALS 患者，23 名对照）的血液中测定 C 反应蛋白、口腔粘蛋白、前白蛋白、钙卫蛋白、脂质和载脂蛋白。通过基于珠的多重测定评估炎症介质。每种分析策略都使用两步法：单变量分析，然后是多变量分析。ALS 患者和对照组之间有 8 个特征显着不同，有时会有重要的折叠变化。有监督的偏最小二乘判别分析以极高的准确度 (94%) 分离 ALS 和对照，并且置换检验显着 (p < 0.01)，确保了模型的稳健性。预测模型的平均敏感性和特异性分别为 90 (+/- 10) 和 78 (+/- 10) %，平均预测阳性值和阴性预测值分别为 80 (+/- 8.9) 和 89 (+/- 11.8) %，分别。然而，这些模型并没有根据 ALS 特征区分 ALS 患者的亚组。这项研究强调了评估多种途径组合而不是专注于单个目标的有用性。这些有希望的结果表明需要对这些候选者进行纵向监测，以确定它们在疾病演变中的作用。

目前在临床实践中没有可用于肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的诊断或预后生物标志物。本研究的目的是监测 ALS 患者在诊断时的各种炎症标志物、脂质和载脂蛋白改变的组合，以评估它们作为早期诊断或预后生物标志物候选者的作用。在我们实验室常规进行的所有受试者（25 名 ALS 患者，23 名对照）的血液中测定 C 反应蛋白、口腔粘蛋白、前白蛋白、钙卫蛋白、脂质和载脂蛋白。通过基于珠的多重测定评估炎症介质。每种分析策略都使用两步法：单变量分析，然后是多变量分析。ALS 患者和对照组之间有 8 个特征显着不同，有时会有重要的折叠变化。有监督的偏最小二乘判别分析以极高的准确度 (94%) 分离 ALS 和对照，并且置换检验显着 (p < 0.01)，确保了模型的稳健性。预测模型的平均敏感性和特异性分别为 90 (+/- 10) 和 78 (+/- 10) %，平均预测阳性值和阴性预测值分别为 80 (+/- 8.9) 和 89 (+/- 11.8) %，分别。然而，这些模型并没有根据 ALS 特征区分 ALS 患者的亚组。这项研究强调了评估多种途径组合而不是专注于单个目标的有用性。这些有希望的结果表明需要对这些候选者进行纵向监测，以确定它们在疾病演变中的作用。