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Enregistrement W2031102596 · doi:10.1038/tp.2012.143

Unique acyl-carnitine profiles are potential biomarkers for acquired mitochondrial disease in autism spectrum disorder

2013· article· en· W2031102596 sur OpenAlexaff
Richard E. Frye, Stepan Melnyk, Derrick F. MacFabe

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesAutism Research Institute
Mots-clésCarnitineAutism spectrum disorderAutismFatty acid metabolismMitochondrial diseaseInternal medicineMedicineBiologyMetabolismBiochemistryPsychiatryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorder (ASD) has been associated with mitochondrial disease (MD). Interestingly, most individuals with ASD and MD do not have a specific genetic mutation to explain the MD, raising the possibility of that MD may be acquired, at least in a subgroup of children with ASD. Acquired MD has been demonstrated in a rodent ASD model in which propionic acid (PPA), an enteric bacterial fermentation product of ASD-associated gut bacteria, is infused intracerebroventricularly. This animal model shows validity as it demonstrates many behavioral, metabolic, neuropathologic and neurophysiologic abnormalities associated with ASD. This animal model also demonstrates a unique pattern of elevations in short-chain and long-chain acyl-carnitines suggesting abnormalities in fatty-acid metabolism. To determine if the same pattern of biomarkers of abnormal fatty-acid metabolism are present in children with ASD, the laboratory results from a large cohort of children with ASD (n=213) who underwent screening for metabolic disorders, including mitochondrial and fatty-acid oxidation disorders, in a medically based autism clinic were reviewed. Acyl-carnitine panels were determined to be abnormal if three or more individual acyl-carnitine species were abnormal in the panel and these abnormalities were verified by repeated testing. Overall, 17% of individuals with ASD demonstrated consistently abnormal acyl-carnitine panels. Next, it was determined if specific acyl-carnitine species were consistently elevated across the individuals with consistently abnormal acyl-carnitine panels. Significant elevations in short-chain and long-chain, but not medium-chain, acyl-carnitines were found in the ASD individuals with consistently abnormal acyl-carnitine panels-a pattern consistent with the PPA rodent ASD model. Examination of electron transport chain function in muscle and fibroblast culture, histological and electron microscopy examination of muscle and other biomarkers of mitochondrial metabolism revealed a pattern consistent with the notion that PPA could be interfering with mitochondrial metabolism at the level of the tricarboxylic-acid cycle (TCAC). The function of the fatty-acid oxidation pathway in fibroblast cultures and biomarkers for abnormalities in non-mitochondrial fatty-acid metabolism were not consistently abnormal across the subgroup of ASD children, consistent with the notion that the abnormalities in fatty-acid metabolism found in this subgroup of children with ASD were secondary to TCAC abnormalities. Glutathione metabolism was abnormal in the subset of ASD individuals with consistent acyl-carnitine panel abnormalities in a pattern similar to glutathione abnormalities found in the PPA rodent model of ASD. These data suggest that there are similar pathological processes between a subset of ASD children and an animal model of ASD with acquired mitochondrial dysfunction. Future studies need to identify additional parallels between the PPA rodent model of ASD and this subset of ASD individuals with this unique pattern of acyl-carnitine abnormalities. A better understanding of this animal model and subset of children with ASD should lead to better insight in mechanisms behind environmentally induced ASD pathophysiology and should provide guidance for developing preventive and symptomatic treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations241
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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