Membrane Lipids in Ultra-High-Risk Patients: Potential Predictive Biomarkers of Conversion to Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in membrane lipids are reported in schizophrenia. However, no conclusion can be drawn regarding the extended and predictive value of these alterations in persons at ultra-high risk of psychosis (UHR). Recent studies suggested that sterols’ impact on psychiatric disorders was underestimated. Here, we simultaneously explored sterols, fatty acids (FA), and phospholipids (PL) in UHR persons for the first time. We analysed erythrocyte membrane lipids in 61 UHR persons, including 29 who later converted to psychosis (UHR-C) and 32 who did not (UHC-NC). We used gas chromatography for FA and liquid chromatography tandem with mass spectrometry for sterols and phospholipids. Among UHR individuals, elevated baseline membrane linoleic acid level was associated with conversion to psychosis (26.1% vs. 60.5%, p = 0.02). Combining sterols, FA, and PL membrane composition improved the prediction of psychosis onset (AUC = 0.73). This is the first report showing that membrane sterol participates, with other membrane lipids, in modulating the risk of psychosis. It suggests that membrane lipids could be used as biomarkers for personalised medicine in UHR patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».