Metabolic dysfunctions in multiple sclerosis: implications as to causation, early detection, and treatment, a case control study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biochemical changes associated with multiple sclerosis (MS), and its various clinical forms have not been characterized well. Therefore, we investigated the biochemistry of MS in relation to its natural history using targeted lipidomics platforms. METHODS: Cross-sectional serum samples from 24 secondary progressive (SPMS), 100 relapsing remitting (RRMS), 19 primary progressive MS (PPMS), and 55 age-matched control subjects were analyzed by flow injection tandem mass spectrometry for very long chain fatty acid (VLCFA) containing phosphatidyl ethanolamines (PtdEtn), plasmalogen ethanolamines (PlsEtn) and for novel anti-inflammatory gastrointestinal tract acids (GTAs). Changes in analyte levels relative to healthy controls were correlated with the disease stage and disease duration. RESULTS: RRMS subjects having <13 years disease duration had elevated levels (p < 0.05) of anti-inflammatory metabolites (GTAs) and normal levels (p > 0.05) of mitochondrial stress biomarkers (VLCFA-PtdEtn), compared to controls. SPMS subjects had statistically similar levels of anti-inflammatory metabolites (GTAs), elevated mitochondrial stress metabolites (VLCFA-PtdEtn) and elevated peroxisomal metabolites (PlsEtn) compared to controls (p < 0.05). RRMS subjects with > = 13 years disease duration exhibited metabolic profiles intermediate between short-duration RRMS and SPMS, based on statistical significance. Therefore, RRMS cohort appear to comprise of two metabolically distinct subpopulations. The key clinical discriminator of these two groups was disease duration. PPMS patients exhibited metabolic profiles distinct from RRMS and SPMS. CONCLUSIONS: These data indicate that inflammation and mitochondrial stress are intricately involved in the etiology of MS and that progression in MS can potentially be monitored using serum metabolic biomarkers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle