Notice bibliographique
Résumé
The factors contributing to the severity of the neurodevelopmental disorders autism spectrum disorder (ASD) and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) are largely unknown. Previous studies have indicated immune abnormalities in these disorders, such as increased inflammation and altered immune cell numbers. We, in collaboration with the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorder (POND) Network, analyzed markers of intestinal permeability and inflammation in children diagnosed with ASD or ADHD, as well as typically developing controls. Plasma from these participants was used to investigate levels of soluble inflammation, denoted by circulating acute phase proteins, as well as circulating levels of markers of intestinal epithelial damage and bacterial translocation. Peripheral blood mononuclear cells were isolated from these participants and used to construct an immunophenotype of ASD and ADHD, focusing on monocytes and monocyte activation and maturation. These data were then compared with scores of behaviour severity to identify associations between inflammation and behaviour in these disorders. We identified increased soluble inflammation in ASD, indicated by increased circulating C-reactive protein. We associated this inflammation with intestinal permeability, indicated by increased circulating LPS. Classical monocyte frequency was significantly lower in ASD and these monocytes displayed an altered migratory phenotype, indicated by a reduction in CCR2 expression. Furthermore, we have identified potential maladaptive monocyte responses to soluble inflammation in both ASD and ADHD, with altered monocyte phenotypes in response to inflammatory mediators compared to typically developing controls. Finally, we identified that changes in monocyte phenotype are associated with more severe behaviours in both ASD and ADHD. These findings imply that inflammation and immune abnormalities contribute to the severity of neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 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 ».