L’expression du transporteur de sérotonine est diminuée en dépression majeure mais normale en fibromyalgie dans les cellules mononucléées du sang périphérique
Bibliographic record
Abstract
Introduction: La fibromyalgie (FM) et la dépression majeure (MDD) sont des comorbidités fréquentes qui partagent des altérations communes dans la neurotransmission sérotoninergique. Cependant, on ignore encore si ces altérations sont persistantes ou transitoires. Objectifs : Le but principal de cette étude était (i) de mesurer les changements dans l’expression du transporteur de sérotonine (SERT) chez les patients FM, MDD et FM/MDD, par rapport aux volontaires sains (VS); et (ii) d’évaluer l’effet des traitements pharmacologiques (quétiapine et divers antidépresseurs) sur l’expression du SERT chez ces sujets. Des analyses exploratoires de l’expression du transporteur de dopamine (DAT) ont aussi été réalisées. Méthodologie: Les PBMC sont isolées chez les patients FM (n=55), MDD (n=50), et FM/MDD (n=120), et chez les VS (n=62). L’expression de SERT et de DAT a été analysée au niveau de l’ARNm par PCRq. La signification statistique est analysée par des analyses de variance et des modèles linéaires mixtes. Résultats: L’expression de l’ARNm du SERT est significativement diminuée chez les patients MDD, par rapport aux VS (p<0.001), mais pas elle est inchangée chez les patients FM et FM/MDD. Les traitements pharmacologiques entrainaient une amélioration des symptômes cliniques de la FM et de la MDD, mais ils n’avaient aucun effet sur l’expression de l’ARNm du SERT chez les patients. Comparativement au SERT, l’ARNm du DAT est indétectable chez plusieurs participants. Discussion/Conclusion : Ces résultats corroborent le rôle du SERT dans la physiopathologie de la MDD. De plus, ils démontrent que la diminution de l’expression du SERT est un phénomène persistant plutôt que transitoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".