O10.1. CORRELATIONS BETWEEN INSULIN RESISTANCE AND PERIPHERAL IMMUNITY IN FIRST-EPISODE PSYCHOSIS – A GENE EXPRESSION STUDY
Notice bibliographique
Résumé
The changes in glucose metabolism and triglycerids are the most consistently reported peripheral findings in the early phase of first-episode psychosis (FEP). Here, we aim at understanding the correlations between insulin resistance and peripheral immunity in FEP. We recruited patients with FEP (n=67) and matched controls (n=38), aged 18–40 years. Fasting peripheral blood samples were collected between 8 and 10 a.m. in 10ml PAXgene tubes. We applied the NanoString nCounter in-solution hybridization technology to determine gene expression levels of 186 candidate genes reflecting activation of the immune system or associated with metabolic changes during anti-psychotics. We present correlations of expression levels with insulin resistance, endogenous insulin secretion (connecting (C)-peptide) and lipids in patients and controls. Initially, the patients as compared to controls had a higher HOMA index (1.7 vs 1.1, p=0.003) and triglycerids (1.11 vs 0.79, p=0.003) and lower levels of HDL (1.36 vs 1.47, p=0.004), reflecting insulin resistance. In patients, markers of the peripheral immune response robustly correlated with higher fasting glucose, HOMA index and triglycerids, and lower HDL. An activation of the peripheral immune system in FEP patients correlated with an abnormal glucose and lipid metabolism. While cardiovascular diseases and cancer are the reasons for excess mortality in psychosis, this novel knowledge could help in targeted add-on treatments to prevent the unfavorable course towards physical complications.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».