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Enregistrement W4389719238 · doi:10.1101/2023.12.13.571526

Mitochondrial Biomarkers and Metabolic Syndrome in Bipolar Disorder

2023· preprint· en· W4389719238 sur OpenAlexafffund
Kassandra A. Zachos, Jaehyoung Choi, Ophélia Godin, Timofei Chernega, Haejin Angela Kwak, Jae Hong Jung, Bruno Aouizerate, V. Aubin, Frank Bellivier, Raoul Belzeaux R, Philippe Courtet, Caroline Dubertret, Bruno Étain, Émmanuel Haffen, Antoine Lefrere A, Pierre‐Michel Llorca, Émilie Olié, Mircea Polosan, Ludovic Samalin, Raymund Schwan, Paul Roux, Caroline Barau, Jean Romain Richard, Ryad Tamouza, Marion Leboyer, Ana C. Andreazza

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensOntario GenomicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheFondation FondaMentalTerry Fox FoundationUniversity of Ottawa
Mots-clésBipolar disorderMetabolic syndromeCohortInternal medicineMedicinePopulationCohort studyBipolar I disorderMitochondrial diseasePsychiatryMitochondrial DNABiologyManiaGeneticsLithium (medication)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Examining translatable mitochondrial blood-based biological markers to identify its association with metabolic diseases in bipolar disorder. Objective To test whether mitochondrial metabolites, mainly lactate, and cell-free circulating mitochondrial DNA are associated with markers of metabolic syndrome in bipolar disorder, hypothesizing higher lactate but unchanged cell-free circulating mitochondrial DNA levels in bipolar disorder patients with metabolic syndrome. Design In a cohort study, primary testing from the FondaMental Advanced Centers of Expertise for bipolar disorder was conducted, including baseline plasma samples and blinded observers for all experimentation and analysis. Setting The FondaMental Foundation coordinate a multicenter, multidisciplinary French networks aiming at creation of cohorts to improve identification of homogeneous subgroups of psychiatric disorders toward personalized treatments. Participants The FACE-BD primary testing cohort includes 837 stable bipolar disorder patients. The I-GIVE validation cohort consists of 235 participants: stable and acute bipolar patients, non-psychiatric controls, and acute schizophrenia patients. Participants were randomly selected based on biosample availability. Exposures All patients underwent the standard primary care within their center. No intentional exposures were part of this study. Main Outcome and Measures The primary outcome modelled an association with lactate and metabolic syndrome in this population. Reflective a priori hypothesis. Results Multivariable regression analyses show lactate association with triglycerides (Est= 0.072(0.023), p = 0.0065,), fasting glucose (Est = 12(0.025), p= 0.000015) and systolic (Est= 0.003(0.0013), p= 0.031) and diastolic blood pressure (Est = 0.0095±0.0017, p= 1.3e-7). Significantly higher levels of lactate were associated with presence of metabolic syndrome (Est = 0.17±0.049, p=0.00061) after adjusting for potential confounding factors. Mitochondrial-targeted metabolomics identified distinct metabolite profiles in patients with lactate presence and metabolic syndrome, differing from those without lactate changes but with metabolic syndrome. Circulating cell-free mitochondrial DNA was not associated with metabolic syndrome. Conclusion & Relevance This thorough analysis mitochondrial biomarkers indicate the associations with lactate and metabolic syndrome, whereas circulating cell-free mitochondrial DNA is limited in the context of metabolic syndrome. This study is relevant to improve the identification and stratification of bipolar patients with metabolic syndrome and provide potential personalized-therapeutic opportunities. Key Points Question Can lactate, a mitochondrial metabolite, indicate metabolic syndrome in bipolar disorder? Finding In 837 stable bipolar disorder patients, we found high lactate levels significantly associated with metabolic syndrome, unlike circulating cell-free mitochondrial DNA. This pattern also appeared in acute bipolar and schizophrenia cases. Mitochondrial-targeted metabolomics distinguishes patients with high lactate and metabolic syndrome from those without lactate changes, but presence of metabolic syndrome. Meaning This research underscores lactate as a potential biomarker for identifying bipolar disorder patients with metabolic syndrome. It opens new avenues for personalized treatment strategies, leveraging mitochondrial metabolite profiling to improve patient stratification and therapeutic outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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