Sudden unexplained death (SUD) is not uncommon in forensic pathology. Yet, diagnosis of SUD remains challenging due to lack of specific biomarkers. This study aimed to screen differentially expressed proteins (DEPs) and validate their usefulness as diagnostic biomarkers for SUD cases. We designed a three-phase investigation, where in the discovery phase, formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) heart specimens were screened through label-free proteomic analysis of cases dying from SUD, mechanical injury and carbon monoxide (CO) intoxication. A total of 26 proteins were identified to be DEPs for the SUD cases after rigorous criterion. Bioinformatics and Adaboost-recursive feature elimination (RFE) analysis further revealed that three of the 26 proteins (MYH6, COX5B and TNNT2) were potential discriminative biomarkers. In the training phase, MYH6 and COX5B were verified to be true DEPs in cardiac tissues from 29 independent SUD cases as compared with a serial of control cases (n = 42). Receiver operating characteristic (ROC) analysis illustrated that combination of MYH6 and COX5B achieved optimal diagnostic sensitivity (89.7%) and specificity (84.4%), with area under the curve (AUC) being 0.91. A diagnostic software based on the logistic regression formula derived from the training phase was then constructed. In the validation phase, the diagnostic software was applied to eight authentic SUD cases, seven (87.5%) of which were accurately recognized. Our study provides a valid strategy towards practical diagnosis of SUD by integrating cardiac MYH6 and COX5B as dual diagnostic biomarkers.

Copper (Cu) nanodrugs can be facilely prepared through atom transfer radical polymerization (ATRP) in an aqueous medium. However, it is difficult to control the morphology of Cu nanodrugs and thereby optimize their anticancer activity. In this work, aqueous ATRP was combined with polymerization-induced self-assembly (PISA) to prepare Cu nanodrugs with various morphologies. We mapped the relationship between polymerization condition and product morphology in which each morphology shows a wide preparation window. Decreasing the reaction temperature and feeding more Cu catalysts can improve the mobility of chains, facilitating the morphology evolution from sphere to other high-order morphologies. The resultant Cu nanodrugs with high monomer conversion and high Cu loading efficiency could be easily taken by cancer cells, showing excellent anticancer efficacy in vitro. This work proposed a potential strategy to prepare Cu nanodrugs with a specific morphology in batches, providing the method to optimize the anticancer efficacy through morphology control.

Background Plasma biomarkers demonstrated potential in identifying amyloid pathology in early Alzheimer's disease. Different subtypes of subjective cognitive decline (SCD) may lead to different cognitive impairment conversion risks. Objective To investigate the differences of plasma biomarkers in SCD subtypes individuals, which were unclear. Methods The 347 individuals were involved, including 93 normal controls (NC), 76 single memory domain SCD (sd-SCD), 79 multidomain SCD (md-SCD), 55 mild cognitive impairment and 44 dementia. We investigated plasma biomarkers (Aβ 42/40 , p-tau181, p-tau217, NfL, and GFAP) and neuropsychological scales in the baseline and follow-up. The Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazards model were performed to investigate the risk of cognitive decline conversion. The t-test, Mann-Whitney U and multiple linear regression analysis were employed to evaluate the rate of change and correlation between PET-SUVR and plasma biomarker change. Results In cognitively normal subjects, md-SCD exhibited lower Aβ 42/40 and higher p-tau181 and p-tau217 levels. Kaplan-Meier survival analysis revealed that md-SCD group exhibited a higher risk of cognitive decline conversion compared to NC and sd-SCD. Within SCD subgroups, those with positive GFAP status showed higher conversion risk than negative. In the Cox model, the risk of conversion in the md-SCD group was 2.77 times higher than sd-SCD. The md-SCD group demonstrated a faster rate of Aβ 42/40 decline than sd-SCD. Conclusions The study utilized plasma biomarkers to highlight the significance of staging in SCD. In cognitively normal subjects, md-SCD presents a higher risk of cognitive decline than sd-SCD, providing a valuable reference and convenient tool for early identification of individuals at risk for AD.