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Enregistrement W4293585417 · doi:10.1016/j.bbih.2022.100499

Immune characterization of suicidal behavior in female adolescents

2022· article· en· W4293585417 sur OpenAlexaff
Cherise R. Chin Fatt, David J. Farrar, Manish K. Jha, Abu Minhajuddin, Taryn L. Mayes, Jane A. Foster, Madhukar H. Trivedi

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesJanssen Research and DevelopmentJordan Elizabeth Harris FoundationACADIA PharmaceuticalsHersh Foundation
Mots-clésMass cytometryImmune systemCluster of differentiationImmunologyPeripheral blood mononuclear cellCXCR3Immune dysregulationFlow cytometryMedicineChemokineChemokine receptorBiologyCellPhenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To address the need to identify potential markers of suicide behavior for adolescents (ages 12-18 years), mass cytometry was used to explore the cellular mechanisms that may underpin immune dysregulation in adolescents with recent suicidal behavior. Methods: Peripheral blood mononuclear cell (PBMC) samples from 10 female adolescents with a recent suicide attempt and 4 healthy female adolescents were used. A panel of 30 antibodies was analyzed using mass cytometry. We used two complementary approaches to 1) identify the cell types that significantly differed between the two groups, and 2) explore differences in the expression profile of markers on the surface of these cells. Mass cytometry data were investigated using (Center for Disease Control, 2021) Opt-SNE for dimension reduced (Curtin and Heron, 2019), FlowSOM for clustering, and (Bridge et al., 2006) EgdeR and SAM for statistical analyses. Results: Opt-SNE (a data driven clustering analysis) identified 15 clusters of distinct cell types. From these 15 clusters, cluster 5 (classical monocytes) had statistically lower abundance in suicidal adolescents as compared to healthy controls, whereas cluster 7 (gamma-delta T cells) had statistically higher abundance in suicidal adolescents compared to healthy control. Furthermore, across the 15 cell types, chemokine receptors, CXCR3 (cluster 5) and CXCR5 (clusters 4, 5, 7, and 9), had an elevated expression profile in those with a recent suicide attempt versus healthy controls. Conclusion: This report demonstrates the utility of high dimensional cell phenotyping in psychiatric disorders and provides preliminary evidence for distinct immune dysfunctions in adolescents with recent suicide attempts as compared to healthy controls.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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