Ion Mobility QTOF-MS Untargeted Lipidomics of Human Serum Reveals a Metabolic Fingerprint for GNE Myopathy
Notice bibliographique
Résumé
GNE myopathy, also known as hereditary inclusion body myopathy (HIBM), is a rare genetic muscle disorder marked by a gradual onset of muscle weakness in young adults. GNE myopathy (GNEM) is caused by bi-allelic variants in the UDP-N-acetylglucosamine 2-epimerase (UDP-GlcNAc 2-epimerase)/N-acetylmannosamine kinase (ManNAc kinase) gene (GNE), clinically resulting in the loss of ambulation within 10–20 years from the onset of the initial symptoms. The disease’s mechanism is poorly understood and non-invasive biomarkers are lacking, hindering effective therapy development. Based on the available evidence, we employed a lipidomic approach to study the serum lipid profile of GNE patients. The multivariate statistical analysis revealed a downregulation of carnitines, as well as of lysophosphatidylcholines, in sera samples derived from GNEM patients. Furthermore, we identified lower levels of sphingomyelins and, concomitantly, high levels of ceramides in serum samples from GNEM patients when compared to control samples derived from healthy donors. Moreover, the GNEM serum samples showed the upregulation of Krebs cycle intermediates, in addition to a decrease in oxaloacetic acid. The correlated data gathered in this study can offer a promising diagnostic panel of complex lipids and polar metabolites that can be used in clinic for GNEM in terms of a metabolic fingerprint measurable in a minimally invasive manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».