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Enregistrement W4386485383 · doi:10.1016/j.bbi.2023.09.003

Anti-satellite glia cell IgG antibodies in fibromyalgia patients are related to symptom severity and to metabolite concentrations in thalamus and rostral anterior cingulate cortex

2023· article· en· W4386485383 sur OpenAlexafffund
Silvia Fanton, Joana Menezes, Emerson Krock, Angelica Sandström, Jeanette Tour, Katalin Sándor, Alexandra Jurczak, Matthew A. Hunt, Azar Baharpoor, Diana Kadetoff, Karin Jensen, Peter Fransson, Isabel Ellerbrock, Rouslan Sitnikov, Camilla I. Svensson, Eva Kosek

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior and Immunity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKnut och Alice Wallenbergs StiftelseFoundation for Research in RheumatologyVetenskapsrådetCanadian Institutes of Health ResearchStockholms Läns LandstingAlex och Eva Wallströms Stiftelse för Vetenskaplig Forskning och UtbildningKarolinska InstitutetEuropean Commission
Mots-clésAnterior cingulate cortexMedicineFibromyalgiaCingulate cortexAntibodyThalamusFunctional magnetic resonance imagingInternal medicineImmunologyNeuroscienceCentral nervous systemPsychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent translational work has shown that fibromyalgia might be an autoimmune condition with pathogenic mechanisms mediated by a peripheral, pain-inducing action of immunoglobulin G (IgG) antibodies binding to satellite glia cells (SGC) in the dorsal root ganglia. A first clinical assessment of the postulated autoimmunity showed that fibromyalgia subjects (FMS) had elevated levels of antibodies against SGC (termed anti-SGC IgG) compared to healthy controls and that anti-SGC IgG were associated with a more severe disease status. The overarching aim of the current study was to determine whether the role of anti-SGC IgG in driving pain is exclusively through peripheral mechanisms, as indirectly shown so far, or could be attributed also to central mechanisms. To this end, we wanted to first confirm, in a larger cohort of FMS, the relation between anti-SGC IgG and pain-related clinical measures. Secondly, we explored the associations of these autoantibodies with brain metabolite concentrations (assessed via magnetic resonance spectroscopy, MRS) and pressure-evoked cerebral pain processing (assessed via functional magnetic resonance imaging, fMRI) in FMS. Proton MRS was performed in the thalamus and rostral anterior cingulate cortex (rACC) of FMS and concentrations of a wide spectrum of metabolites were assessed. During fMRI, FMS received individually calibrated painful pressure stimuli corresponding to low and high pain intensities. Our results confirmed a positive correlation between anti-SGC IgG and clinical measures assessing condition severity. Additionally, FMS with high anti-SGC IgG levels had higher pain intensity and a worse disease status than FMS with low anti-SGC IgG levels. Further, anti-SGC IgG levels negatively correlated with metabolites such as scyllo-inositol in thalamus and rACC as well as with total choline and macromolecule 12 in thalamus, thus linking anti-SGC IgG levels to the concentration of metabolites in the brain of FMS. However, anti-SGC IgG levels in FMS were not associated with the sensitivity to pressure pain or the cerebral processing of evoked pressure pain. Taken together, our results suggest that anti-SGC IgG might be clinically relevant for spontaneous, non-evoked pain. Our current and previous translational and clinical findings could provide a rationale to try new antibody-related treatments in FMS.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations45
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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