Fibromyalgia patients have altered lipid concentrations associated with disease symptom severity and anti-satellite glial cell IgG antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Autoimmunity and immunoglobulin G (IgG) autoantibodies may contribute to pain in a subset of fibromyalgia (FM) patients. Previously, we saw that IgG from FM patients induces pain-like behavior in mice and binds to satellite glial cells (anti-SGC IgG). The anti-SGC IgG levels were also associated with more severe symptomatology. Lipid metabolism in FM subjects is altered with lysophosphatidylcholines (LPCs) acting as pain mediators. The relationship between autoantibodies, lipid metabolism, and FM symptomatology remains unclear. We analyzed serum lipidomics with liquid chromatography mass spectrometry, anti-SGC IgG levels, and clinical measures in 35 female FM subjects and 33 age- and body mass index-balanced healthy controls (HC). Fibromyalgia subjects with higher anti-SGC IgG levels experienced more intense pain than those with lower levels. Sixty-three lipids were significantly altered between FM subjects and HC or between FM subjects with severe (FM severe) and mild symptoms (FM mild). Compared to HC, FM subjects had lower concentrations of lipid species belonging to the classes LPC (n = 10), lysophosphatidylethanolamine (n = 7), phosphatidylcholine (n = 4), and triglyceride (n = 5), but higher concentrations of diglyceride (n = 3). Additionally, FM severe had higher LPC 19:0, 22:0, and 24:1 and lower sphingomyelin (n = 9) concentrations compared to FM mild. A positive association was seen for LPC 22:0 and 24:1 with pain intensity and anti-SGC IgG levels in FM subjects. Taken together, our results suggest an association between altered lipid metabolism and autoimmune mechanisms in FM. Perspective Our results suggest an association between the postulated autoimmunity in FM and lipids that can act as pain mediators.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».