Fibromyalgia diagnosis from a multi-omics approach: a gut feeling
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fibromyalgia is a complex disorder whose main symptoms are chronic widespread pain and fatigue and affects between 0.2 and 6.6% of the world population. Nowadays, there are no molecular biomarkers that could facilitate diagnosis. The latest efforts by researchers have focused on studying problems at the level of central nervous system sensitivity, inflammation, and oxidative disorders. Methods: A total of 892 women were initially enrolled in the study. For individuals who met the inclusion criteria, a plasma proteome analysis was conducted using blood samples. Briefly, blood was collected, centrifuged, and analyzed by liquid nano-chromatography coupled to tandem mass spectrometry. After the raw data analysis, proteins with statistically significant differential abundance and a fold change over 1.2 (20% increase in fibromyalgia compared with control samples) or under 0.8 (20% decrease in fibromyalgia compared with control samples) in fibromyalgia were selected. For fecal metagenome analysis, fecal samples were collected and processed for DNA extraction. Amplicon sequencing of V3-V4 regions from the 16S ribosomal RNA gene was performed using the Illumina MiSeq platform. The statistical analysis was conducted using R v4.3.2 base packages. Results: After applying exclusion criteria, 242 women (199 patients and 43 age- and environmentally paired controls) provided plasma and feces samples, as well as properly filled health questionnaires. A total of 30 proteins and 19 taxa were differentially expressed in fibromyalgia patients, and their integration into an algorithm allows for discrimination between cases and controls. The multi-omic approach for biomarker discovery in this study proposes a multifactorial connection between gut microbiota and mitochondria-derived oxidative stress and inflammation. Conclusions: as leading actors. Trial registration: NCT05921409.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».