Circulating FGF-21 as a Disease-Modifying Factor Associated with Distinct Symptoms and Cognitive Profiles in Myalgic Encephalomyelitis and Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
Myalgic encephalomyelitis (ME) and fibromyalgia (FM) are overlapping syndromes characterized by persistent fatigue, cognitive difficulties, and post-exertional malaise (PEM), yet they lack objective biomarkers for diagnosis and treatment. Fibroblast growth factor 21 (FGF-21), a stress-responsive metabolic hormone, may offer a promising avenue to distinguish subtypes within these patient populations. In this cross-sectional study, plasma FGF-21 levels were measured in 250 patients (FM = 47; ME = 99; ME + FM = 104) and 54 healthy controls. Participants were categorized based on FGF-21 levels into three groups: low (0-50 pg/mL), normal (51-200 pg/mL), and high (>200 pg/mL). Symptoms burden and cognitive function were assessed using validated questionnaires (SF-36, MFI-20, DSQ, DPEMQ) and the BrainCheck platform. A standardized mechanical provocation maneuver was used to induce PEM. Results showed that elevated FGF-21 levels were frequently observed in ME and ME + FM but varied widely across all groups. Stratification by circulating FGF-21 levels, rather than diagnosis alone, revealed distinct symptom and cognitive profiles. Low FGF-21 levels were linked to worsened PEM perception in FM, increased PEM severity and immune/autonomic symptoms in ME, and poorer mental health in ME + FM. Conversely, high FGF-21 levels correlated with better cognition in ME but greater fatigue in ME + FM. These findings suggest that FGF-21 may serve as a valuable biomarker for identifying clinically meaningful subtypes within ME and FM, supporting the development of personalized treatments. Furthermore, discrepancies between DSQ and DPEMQ highlight the need for objective PEM assessment tools. Overall, FGF-21 shows potential as a biomarker to guide precision medicine in these complex conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».