Altered serum bile acid profile in fibromyalgia is associated with specific gut microbiome changes and symptom severity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Alterations in the composition and function of the gut microbiome in women with fibromyalgia have recently been demonstrated, including changes in the relative abundance of certain bile acid-metabolizing bacteria. Bile acids can affect multiple physiological processes, including visceral pain, but have yet to be explored for association to the fibromyalgia gut microbiome. In this study, 16S rRNA sequencing and targeted metabolomic approaches were used to characterize the gut microbiome and circulating bile acids in a cohort of 42 women with fibromyalgia and 42 healthy controls. Alterations in the relative abundance of several bacterial species known to metabolize bile acids were observed in women with fibromyalgia, accompanied by significant alterations in the serum concentration of secondary bile acids, including a marked depletion of α-muricholic acid. Statistical learning algorithms could accurately detect individuals with fibromyalgia using the concentration of these serum bile acids. Serum α-muricholic acid was highly correlated with symptom severity, including pain intensity and fatigue. Taken together, these findings suggest serum bile acid alterations are implicated in nociplastic pain. The changes observed in the composition of the gut microbiota and the concentration of circulating secondary bile acids seem congruent with the phenotype of increased nociception and are quantitatively correlated with symptom severity. This is a first demonstration of circulating bile acid alteration in individuals with fibromyalgia, potentially secondary to upstream gut microbiome alterations. If corroborated in independent studies, these observations may allow for the development of molecular diagnostic aids for fibromyalgia as well as mechanistic insights into the syndrome.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».