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Enregistrement W4411297812 · doi:10.1186/s12974-025-03478-4

Changes in metabolite profiles in the cerebrospinal fluid and in human neuronal cells upon tick-borne encephalitis virus infection

2025· article· en· W4411297812 sur OpenAlexaff
Satoshi Suyama, Sally Boxall, Benjamin Grace, Andrea Fořtová, Martina Pýchová, Lenka Krbková, Rupasri Mandal, David A. Wishart, Diane E. Griffin, Daniel Růžek, Niluka Goonawardane

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroinflammation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityEuropean CommissionUniversity of LeedsJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthWellcome TrustWeill Cornell Medical College
Mots-clésEncephalitisCerebrospinal fluidTick-borne encephalitisVirologyNeurologyTick-borne encephalitis virusMetaboliteVirusMedicineImmunologyBiologyPathologyNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tick-borne encephalitis virus (TBEV) is a significant threat to human health. The virus causes potentially fatal disease of the central nervous system (CNS), for which no treatments are available. TBEV infected individuals display a wide spectrum of neuronal disease, the determinants of which are undefined. Changes to host metabolism and virus-induced immunity have been postulated to contribute to the neuronal damage observed in infected individuals. In this study, we evaluated the cytokine, chemokine, and metabolic alterations in the cerebrospinal fluid (CSF) of symptomatic patients infected with TBEV presenting with meningitis or encephalitis. Our aim was to investigate the host immune and metabolic responses associated with specific TBEV infectious outcomes. METHODS: CSF samples of patients with meningitis (n = 27) or encephalitis (n = 25) were obtained upon consent from individuals hospitalised with confirmed TBEV infection in Brno. CSF from uninfected control patients was also collected for comparison (n = 12). A multiplex bead-based system was used to measure the levels of pro-inflammatory cytokines and chemokines. Untargeted metabolomics followed by bioinformatics and integrative omics were used to profile the levels of metabolites in the CSF. Human motor neurons (hMNs) were differentiated from induced pluripotent stem cells (iPSCs) and infected with the highly pathogenic TBEV-Hypr strain to profile the role(s) of identified metabolites during the virus lifecycle. Virus infection was quantified via plaque assay. RESULTS: Significant differences in proinflammatory cytokines (IFN-α2, TSLP, IL-1α, IL-1β, GM-CSF, IL-12p40, IL-15, and IL-18) and chemokines (IL-8, CCL20, and CXCL11) were detected between neurological-TBEV and control patients. A total of 32 CSF metabolites differed in TBE patients with meningitis and encephalitis. CSF S-Adenosylmethionine (SAM), Fructose 1,6-bisphosphate (FBP1) and Phosphoenolpyruvic acid (PEP) levels were 2.4-fold (range ≥ 2.3-≥3.2) higher in encephalitis patients compared to the meningitis group. CSF urocanic acid levels were significantly lower in patients with encephalitis compared to those with meningitis (p = 0.012209). Follow-up analyses showed fluctuations in the levels of O-phosphoethanolamine, succinic acid, and L-proline in the encephalitis group, and pyruvic acid in the meningitis group. TBEV-infection of hMNs increased the production of SAM, FBP1 and PEP in a time-dependent manner. Depletion of the metabolites with characterised pharmacological inhibitors led to a concentration-dependent attenuation of virus growth, validating the identified changes as key mediators of TBEV infection. CONCLUSIONS: Our findings reveal that the neurological disease outcome of TBEV infection is associated with specific and dynamic metabolic signatures in the cerebrospinal fluid. We describe a new in vitro model for in-depth studies of TBEV-induced neuropathogenesis, in which the depletion of identified metabolites limits virus infection. Collectively, this reveals new biomarkers that can differentiate and predict TBEV-associated neurological disease. Additionally, we have identified novel therapeutic targets with the potential to significantly improve patient outcomes and deepen our understanding of TBEV pathogenesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2025
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