S89. INVESTIGATING METABOLIC DYSFUNCTION AND METABOLOMIC PROFILE CHANGES IN ANTIPSYCHOTIC NAIVE PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antipsychotics (APs) are the cornerstone of treatment for severe mental illnesses (SMI) but are associated with significant metabolic side-effects. Individuals who are young, and previously unexposed to AP treatment represent the group that is most vulnerable to AP-metabolic adverse effects. However, mechanisms underlying AP-induced weight gain and other abnormalities are poorly understood. Beyond AP-metabolic adverse effects, intrinsic metabolic dysregulation may characterize schizophrenia spectrum illnesses, although this has been difficult to disentangle from the multitude of lifestyle and medication factors that characterize disease course. Metabolomics (analysis of an organism’s metabolites) represents a novel method to examine biochemical pathways related to illness psychopathology and drug related metabolic adverse effects. Methods Anthropometric measures, fasting bloodwork, 2-hr oral glucose tolerance tests, clinical global impression scale scores, and targeted metabolomic analysis were completed for healthy controls (n=5) at baseline, and AP-naïve patients (n=25) at baseline and 3 months post initiation of APs. The first objective was to compare anthropometrics measures, fasting bloodwork, and metabolomic signatures between AP-naïve participants (at baseline) and healthy controls (matched for age and sex) to examine the effects of ‘illness’, pre-medication use. The second objective was to examine pre- and 3 month post-medication effects in AP-naïve patients for: i) anthropometric measures, fasting bloodwork, 2hr-oral glucose tolerance tests, and metabolomic signatures; and ii) compare metabolomic signatures across cohorts of AP-naïve participants who did, and who did not experience weight gain (i.e. a <2% or >5% body weight gain). Results Through independent and paired t-test analysis, metabolomic analysis showed significantly lower levels of serine (p=.0215), asparganine (p=0.0180), glycine (p=.0710), cysteine (p= .0177), and specific acylcarnitines (C20:1, C18:1, L-Car, C18:2, C20:2, C18:2-OH, C8:1, C:2, C20:0, C18, FDR=<.2, p<.05), but higher free fatty acids (20:4 (n-6), 22:0, 14:1 (n-5), 20:5 (n-3), 24:1, FDR=<.2, P<.05) in AP-naïve participants versus controls. From baseline to endpoint, paired sample t-tests for AP-naïve participants illustrated significant increases in weight (p=.000), waist circumference (p=.025), and body mass index (p=.000), and a significant decrease in clinical global impression scale scores (p=.002). Among AP-naïve participants who gained weight as compared to those who did not (n=3 for <2% and n=9 for >5% body weight increase)), aspartic acid and serine levels were higher (FDR=<.2 p<.05). Discussion Differences in metabolomic signatures are seen in patients before AP initiation (as compared to non-psychiatrically ill controls), possibly representing markers related to the endogenous risk of psychosis-spectrum illnesses. Additionally, specific amino acids may represent biomarkers predicting risk of antipsychotic induced weight gain after AP treatment initiation. Amino acids, free fatty acids, and acylcarnitines could be potential targets of the pathoetiology of psychosis-spectrum illnesses given their role in cell bioenergetics and neuronal dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».