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Enregistrement W4416419647 · doi:10.1016/j.bbi.2025.106185

Searching for blood biomarkers and treatment targets in Women with fibromyalgia – Protein interaction patterns and anti-satellite glia cell IgG antibodies as promising candidates

2025· article· en· W4416419647 sur OpenAlexaff
Karolina af Ekenstam, Joana Menezes, Jenny E. Jakobsson, Helene Silverstein, Emerson Krock, Jeanette Tour, Katalin Sándor, Alexandra Kuliszkiewicz, Matthew A. Hunt, Kim Kultima, Macarena Tejos‐Bravo, Camilla I. Svensson, Eva Kosek

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior and Immunity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesStockholm läns landstingReumatikerförbundetFoundation for Research in RheumatologyVetenskapsrådetStockholms Läns LandstingRita Allen Foundation
Mots-clésFibromyalgiaAntibodyImmune systemProtein–protein interactionCellImmunoglobulin G

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent studies suggest that autoreactive immunoglobulin G (IgG) antibodies binding to satellite glia cells (anti-SGC IgG) in the dorsal root ganglia influence pain intensity in a subgroup of fibromyalgia subjects (FMS), thus indicating altered immune activation. The main aim of this study was to identify proteins distinguishing female FMS from female healthy controls (HC) and within the FM group, proteins distinguishing FMS with high vs low levels of anti-SGC IgG. The secondary aim was to assess the associations between serum proteins and anti-SGC IgG, respectively, and FM symptoms. METHODS: Anti-SGC IgG was quantified using an immunofluorescence assay. Proteins in serum were assessed using Olink® Explore 384 Inflammation panel, regarding differences between FMS (n = 93) and HC (n = 40) and regarding differences between FMS with high (≥50 %) and low (<50 %) anti-SGC IgG, respectively. Proteins found to differ between groups (VIP ≥ 1.3) were further analyzed regarding protein-interactions using the software tool STRING (FM vs HC n = 56, high vs low anti-SGC IgG n = 55). Results from the FM group were also compared with two nociceptive pain conditions. RESULTS: In FMS, a cluster of immune system-related proteins was found among upregulated proteins, including CD40 and CD40L, with central roles in humoral immune response. CD40 levels were associated with more severe FM symptoms. In contrast, a cluster of tissue development-/regeneration-related proteins was found among downregulated proteins, this was not seen in nociceptive pain conditions. In FMS with high anti-SGC IgG, clusters dominated by immune system-related proteins were found among both upregulated and downregulated proteins. The cluster of upregulated proteins included CD79b, a protein necessary for B-cell receptor function, and CD4, a co receptor needed for T cell activation, thus with central role in activating various immune responses, including B-cell activation. Positive correlations were seen between some of these proteins and symptoms. On the contrary, several of the downregulated proteins correlated negatively to symptoms. CONCLUSION: Our data support the involvement of the immune system in FM and indicate that further studies on autoimmune mechanisms, proteomics, and protein interaction analysis could lead to new objective diagnostic criteria identifying FMS likely to benefit from immunomodulatory treatments.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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