A comparison of sex-specific immune signatures in Gulf War illness and chronic fatigue syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Though potentially linked to the basic physiology of stress response we still have no clear understanding of Gulf War Illness (GWI), a debilitating condition presenting complex immune, endocrine and neurological symptoms. Here we compared male (n = 20) and female (n = 10) veterans with GWI separately against their healthy counterparts (n = 21 male, n = 9 female) as well as subjects with chronic fatigue syndrome/ myalgic encephalomyelitis (CFS/ME) (n = 12 male, n = 10 female). METHODS: Subjects were assessed using a Graded eXercise Test (GXT) with blood drawn prior to exercise, at peak effort (VO2 max) and 4-hours post exercise. Using chemiluminescent imaging we measured the concentrations of IL-1a, 1b, 2, 4, 5, 6, 8, 10, 12 (p70), 13, 15, 17 and 23, IFNγ, TNFα and TNFβ in plasma samples from each phase of exercise. Linear classification models were constructed using stepwise variable selection to identify cytokine co-expression patterns characteristic of each subject group. RESULTS: Classification accuracies in excess of 80% were obtained using between 2 and 5 cytokine markers. Common to both GWI and CFS, IL-10 and IL-23 expression contributed in an illness and time-dependent manner, accompanied in male subjects by NK and Th1 markers IL-12, IL-15, IL-2 and IFNγ. In female GWI and CFS subjects IL-10 was again identified as a delineator but this time in the context of IL-17 and Th2 markers IL-4 and IL-5. Exercise response also differed between sexes: male GWI subjects presented characteristic cytokine signatures at rest but not at peak effort whereas the opposite was true for female subjects. CONCLUSIONS: Though individual markers varied, results collectively supported involvement of the IL-23/Th17/IL-17 axis in the delineation of GWI and CFS in a sex-specific way.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».