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Enregistrement W4384156254 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e18250

Association analysis between symptomology and herpesvirus IgG antibody concentrations in myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) and multiple sclerosis

2023· article· en· W4384156254 sur OpenAlexaff
Tiago Dias Domingues, João Malato, Anna D. Grabowska, Ji‐Sook Lee, Jose Ameijeiras‐Alonso, Przemysław Biecek, Luís Graça, Helena Mouriño, Carmen Scheibenbogen, Francisco Westermeier, Luís Nacul, Jacqueline M. Cliff, Eliana Lacerda, Nuno Sepúlveda

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejME Research UKFundação para a Ciência e a TecnologiaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesME Association
Mots-clésChronic fatigue syndromeMedicineImmunologyHuman herpesvirus 6Multiple sclerosisEncephalomyelitisAntibodyVaricella zoster virusSerologyHerpes simplex virusHerpesviridaeVirusInternal medicineViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) and multiple sclerosis (MS) are two complex and multifactorial diseases whose patients experience persistent fatigue, cognitive impairment, among other shared symptoms. The onset of these diseases has also been linked to acute herpesvirus infections or their reactivations. In this work, we re-analyzed a previously-described dataset related to IgG antibody responses to 6 herpesviruses (CMV - cytomegalovirus; EBV - Epstein-Barr virus; HHV6 - human herpesvirus-6; HSV1 and HSV2 - herpes simplex virus-1 and -2, respectively; VZV - varicella-zoster virus) from the United Kingdom ME/CFS biobank. The primary goal was to report the underlying symptomology and its association with herpesvirus IgG antibodies using data from 4 disease-trigger-based subgroups of ME/CFS patients (n = 222) and patients with MS (n = 46). The secondary objective was to assess whether serological data could distinguish ME/CFS and its subgroup from MS using a SuperLearner (SL) algorithm. There was evidence for a significant negative association between temporary eye insight disturbance and CMV antibody concentrations and for a significant positive association between bladder problems and EBV antibody concentrations in the MS group. In the ME/CFS or its subgroups, the most significant antibody-symptom association was obtained for increasing HSV1 antibody concentration and brain fog, a finding in line with a negative impact of HSV1 exposure on cognitive outcomes in both healthy and disease conditions. There was also evidence for a higher number of significant antibody-symptom associations in the MS group than in the ME/CFS group. When we combined all the serological data in an SL algorithm, we could distinguish three ME/CFS subgroups (unknown disease trigger, non-infection trigger, and an infection disease trigger confirmed in the lab at the time of the event) from the MS group. However, we could not find the same for the remaining ME/CFS group (related to an unconfirmed infection disease). In conclusion, IgG antibody data explains more the symptomology of MS patients than the one of ME/CFS patients. Given the fluctuating nature of symptoms in ME/CFS patients, the clinical implication of these findings remains to be determined with a longitudinal study. This study is likely to ascertain the robustness of the associations during natural disease course.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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