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Enregistrement W3173540204 · doi:10.1101/2021.06.14.21258895

Evidence for Peroxisomal Dysfunction and Dysregulation of the CDP-Choline Pathway in Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome

2021· preprint· en· W3173540204 sur OpenAlexaff
Xiaoyu Che, Christopher R. Brydges, Yuanzhi Yu, Adam Price, Shreyas Joshi, Ayan Roy, Bohyun Lee, Dinesh Kumar Barupal, Aaron M. Cheng, Dana March Palmer, Susan Levine, Daniel L. Peterson, Suzanne D. Vernon, Lucinda Bateman, Mady Hornig, José G. Montoya, Anthony L. Komaroff, Oliver Fiehn, W. Ian Lipkin

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisNational Institutes of Health
Mots-clésChronic fatigue syndromeMedicineOrthostatic intoleranceEncephalomyelitisChronic fatigueInternal medicineFibromyalgiaPathogenesisEtiologyGastroenterologyMultiple sclerosisImmunologyOrthostatic vital signs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) is a chronic and debilitating disease that is characterized by unexplained physical fatigue unrelieved by rest. Symptoms also include cognitive and sensory dysfunction, sleeping disturbances, orthostatic intolerance, and gastrointestinal problems. A syndrome clinically similar to ME/CFS has been reported following well-documented infections with the coronaviruses SARS-CoV and MERS-CoV. At least 10% of COVID-19 survivors develop post acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC). Although many individuals with PASC have evidence of structural organ damage, a subset have symptoms consistent with ME/CFS including fatigue, post exertional malaise, cognitive dysfunction, gastrointestinal disturbances, and postural orthostatic intolerance. These common features in ME/CFS and PASC suggest that insights into the pathogenesis of either may enrich our understanding of both syndromes, and could expedite the development of strategies for identifying those at risk and interventions that prevent or mitigate disease. METHODS: Using regression, Bayesian and enrichment analyses, we conducted targeted and untargeted metabolomic analysis of 888 metabolic analytes in plasma samples of 106 ME/CFS cases and 91 frequency-matched healthy controls. RESULTS: In ME/CFS cases, regression, Bayesian and enrichment analyses revealed evidence of peroxisomal dysfunction with decreased levels of plasmalogens. Other findings included decreased levels of several membrane lipids, including phosphatidylcholines and sphingomyelins, that may indicate dysregulation of the cytidine-5’-diphosphocholine pathway. Enrichment analyses revealed decreased levels of choline, ceramides and carnitines, and increased levels of long chain triglycerides (TG) and hydroxy-eicosapentaenoic acid. Elevated levels of dicarboxylic acids were consistent with abnormalities in the tricarboxylic acid cycle. Using machine learning algorithms with selected metabolites as predictors, we were able to differentiate female ME/CFS cases from female controls (highest AUC=0.794) and ME/CFS cases without self-reported irritable bowel syndrome (sr-IBS) from controls without sr-IBS (highest AUC=0.873). CONCLUSION: Our findings are consistent with earlier ME/CFS work indicating compromised energy metabolism and redox imbalance, and highlight new abnormalities that may provide insights into the pathogenesis of ME/CFS. ONE SENTENCE SUMMARY: Plasma levels of plasmalogens are decreased in patients with myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome suggesting peroxisome dysfunction.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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