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Enregistrement W3139471760 · doi:10.1016/j.jpsychires.2021.03.013

Peripheral metabolic state and immune system in first-episode psychosis – A gene expression study with a prospective one-year follow-up

2021· article· en· W3139471760 sur OpenAlexafffund
Outi Mantere, Kalevi Trontti, Jarno Honkanen, Iiris Hovatta, Jaakko Keinänen, Jaana Suvisaari

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSigrid Juséliuksen SäätiöSuomen KulttuurirahastoAcademy of FinlandHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriHelsingin Yliopisto
Mots-clésImmune systemInternal medicineEndocrinologyBiologyGene expressionCholesterolGeneImmunologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he excess availability of glucose and lipids can also have an impact on the dynamics of activation and regulation of peripheral immune cellsWe aimed at understanding the correlations between peripheral metabolic state and immune system during the first year in first-episode psychosis (FEP). Patients with FEP (n = 67) and matched controls (n = 38), aged 18-40 years, were met at baseline, 2 and 12 months. Fasting peripheral blood samples were collected. We applied the NanoString nCounter in-solution hybridization technology to determine gene expression levels of 178 candidate genes reflecting activation of the immune system. Serum triglycerides, high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL) cholesterol and insulin and plasma glucose (fP-Gluc) were measured. We applied Ingenuity Pathway Analysis (IPA) to visualize enrichment of genes to functional classes. Strength of positive or negative regulation of the disease and functional pathways was deduced from IPA activation Z-score at the three evaluation points. We correlated gene expression with plasma glucose, triglycerids and HDL and LDL, and used hierarchical clustering of the pairwise correlations to identify groups of genes with similar correlation patterns with metabolic markers. In patients, initially, genes associated with the innate immune system response pathways were upregulated, which decreased by 12 months. Furthermore, genes associated with apoptosis and T cell death were downregulated, and genes associated with lipid metabolism were increasingly downregulated by 12 months. The immune activation was thus an acute phase during illness onset. At baseline, after controlling for multiple testing, 31/178 genes correlated positively with fasting glucose levels, and 54/178 genes negatively with triglycerides in patients only. The gene clusters showed patterns of correlations with metabolic markers over time. The results suggest a functional link between peripheral immune system and metabolic state in FEP. Metabolic factors may have had an influence on the initial activation of the innate immune system. Future work is necessary to understand the role of metabolic state in the regulation of immune response in the early phases of psychosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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