Serum complement proteins rather than inflammatory factors is effective in predicting psychosis in individuals at clinical high risk
Notice bibliographique
Résumé
Immunological/inflammatory factors are implicated in the development of psychosis. Complement is a key driver of inflammation; however, it remains unknown which factor is better at predicting the onset of psychosis. This study aimed to compare the alteration and predictive performance of inflammation and complement in individuals at clinical high risk (CHR). We enrolled 49 individuals at CHR and 26 healthy controls (HCs). Twenty-five patients at CHR had converted to psychosis (converter) by the 3-year follow-up. Inflammatory cytokines, including interleukin (IL)-1β, 6, 8, 10, tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), macrophage colony-stimulating factor levels, and complement proteins (C1q, C2, C3, C3b, C4, C4b, C5, C5a, factor B, D, I, H) were measured by enzyme-linked immunosorbent assay at baseline. Except for TNF- alpha, none of the inflammatory cytokines reached a significant level in either the comparison of CHR individuals and HC or between CHR-converters and non-converters. The C5, C3, D, I, and H levels were significantly lower (C5, p = 0.006; C3, p = 0.009; D, p = 0.026; I, p = 0.016; H, p = 0.019) in the CHR group than in the HC group. Compared to non-converters, converters had significantly lower levels of C5 (p = 0.012) and C5a (p = 0.007). None of the inflammatory factors, but many complement factors, showed significant correlations with changes in general function and symptoms. None of the inflammatory markers, except for C5a and C5, were significant in the discrimination of conversion outcomes in CHR individuals. Our results suggest that altered complement levels in the CHR population are more associated with conversion to psychosis than inflammatory factors. Therefore, an activated complement system may precede the first-episode of psychosis and contribute to neurological pathogenesis at the CHR stage.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».