Altered tryptophan metabolism is associated with pediatric multiple sclerosis risk and course
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if altered tryptophan (Trp) metabolism is associated with MS risk or disease severity in children. METHODS: Participants with pediatric-onset MS and clinically isolated syndrome (CIS) within 4 years of disease onset and healthy controls underwent collection of serum. Longitudinal disability and processing speed measures and relapse data were collected in cases. Global metabolomics were conducted in 69/67 cases/controls. Targeted Trp measurement was performed in a discovery group (82 cases, 50 controls) and a validation group (92 cases, 50 controls), while functional gut microbiome analysis was done in 17 cases. Adjusted logistic, linear and negative binomial regression and Cox-proportional hazard models were used. RESULTS: Using global metabolomics data, higher relative abundances of Trp and indole lactate, a known gut microbiota-derived Trp metabolite, were associated with lower risk of MS. In cases, higher relative abundances of gut microbiota-derived Trp metabolites were associated with lower disability and higher processing speed scores and higher relative abundance of kynurenine was associated with higher relapse rate. Using targeted tryptophan measures, in the discovery and validation groups, each 1 mcg/mL increase in serum Trp level was associated with 20% (95% CI: 4-34%) and 32% (95% CI: 16-44%) decrease in adjusted odds of having MS, respectively. A lower relative abundance of gut microbial genes involved in Trp catabolism was associated with higher relapse risk. INTERPRETATION: Trp metabolism by the gut microbiota and the kynurenine pathway may be relevant to the risk of MS in children as well as MS activity and severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».