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Record W7105231239 · doi:10.71781/28757

Circulating miRNAs in myalgic encephalomyelitis : chronic fatigue syndrome

2023· dissertation· en· W7105231239 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChronic fatigue syndromeEncephalomyelitisDiseaseChronic disease

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'encéphalomyélite myalgique (EM) est une maladie chronique complexe et hétérogène dont l'étiologie et la physiopathologie restent mal comprises. Cette maladie comporte une multitude de symptômes et se caractérise par une fatigue constante inexpliquée, non soulagée par le repos et un malaise post-effort (MPE), qui se traduit par une aggravation des symptômes à la suite d’une activité physique ou cognitive minimale. Bien que le MPE soit le symptôme caractéristique de l'EM, plusieurs symptômes peuvent varier au fil du temps selon les personnes affectées en termes de fréquence et d'intensité. Environ 60 % des personnes atteintes d'EM souffrent d’une dysautonomie, plus fréquemment d’une intolérance orthostatique (IO) et, souvent, d’un syndrome de tachycardie orthostatique posturale (STOP). L’IO et le STOP sont déclenchés par un changement de position de couché à debout et sont aggravés par le MPE. Les patients gravement atteints par l’EM sont confinés à la maison et souvent cloués au lit. L'EM est une maladie qui affecte globalement des millions de personnes, incluant plus de 500,000 Canadiens. Cependant, le nombre de personnes souffrant de cette maladie pourrait en fait être une sous-représentation de la réalité car environ 84 à 91 % d’entre elles ne sont toujours pas diagnostiquées. Le diagnostic de l’EM est difficile en raison du manque de biomarqueurs validés et du chevauchement dans les symptômes avec d'autres maladies telles que la fibromyalgie (FM). La FM est une autre maladie chronique dont l'étiologie demeure inconnue avec une prévalence d'environ 2 à 3 % de la population et présente plusieurs symptômes en commun avec l'EM, tels que la fatigue, les problèmes de sommeil et les troubles cognitifs. Alors que l'EM est davantage caractérisée par la MPE, la FM est associée aux douleurs chroniques, à un faible seuil de douleur et à une sensibilité musculaire. Avec des preuves à l’appui et compte tenu de la nature hétérogène de l’EM, il est reconnu que la pathogénèse de cette maladie est le résultat d’une combinaison de facteurs. D’abord, il y a les prédispositions génétiques, car souvent plusieurs membres de la famille sont atteints. Ensuite, il y a les expositions environnementales telles que les toxines, les moisissures, l’exposition aux métaux lourds (mercure, arsenic, etc.). De plus, les infections par des agents pathogènes viraux (H1N1, EBV, etc.) ou bactériens (Borrelia burgdorferi), ainsi que des stress majeurs peuvent jouer un rôle comme agent déclencheur dans la maladie. Les microARN (miARN) sont une classe de petits ARN non codants qui possèdent la capacité de réguler l'expression de plusieurs gènes et ont donc un impact considérable sur les fonctions physiologiques. Il est important de noter que l’expression de nombreux miARN est modulée par les facteurs génétiques, épigénétiques et environnementaux. Nous proposons que les miARN jouent un rôle dans la pathogenèse de l'EM en modulant plusieurs voies physiologiques dont la réponse au stress. L'objectif général de cette thèse était d'examiner le rôle des miARN dans la physiopathologie de l'EM et leur contribution dans la variabilité et à la gravité des symptômes. Dans le premier article, nous avions pour objectif d’identifier les miARN impliqués dans l’EM. Ceci nous a conduit à découvrir 11 miARN circulants qui sont dérégulés et associés au MPE déclenché par l'application d'une provocation standardisée. Basé sur les changements d’expression de ces miARN après un stress appliqué provoquant un MPE chez les participants EM, nous avons pu créer un algorithme capable de différentier avec succès les individus EM des témoins sains. De plus, en utilisant le regroupement k-means, nous avons identifié quatre sous-groupes distincts de patients atteints d'EM présentant des profils de miARN et une gravité de la maladie différents. Parmi les 11 miARN identifiés, l'expression dérégulé de hsa-miR-29a-3p, hsa-miR-150-5p et hsa-miR-374b-5p avait été précédemment associée à la FM dans la population norvégienne. L'objectif du deuxième article était d'évaluer les niveaux d'expression des 11 miARN associés à l'EM chez les patients atteints de FM ainsi que chez ceux présentant un diagnostic comorbide d'EM et de FM (EM+FM). Nous avons observé des signatures d'expression différentielles des 11 miARN entre les individus EM, FM et EM+FM. Ces résultats nous ont permis de développer un modèle de prédiction basé sur une approche d’apprentissage automatique, capable de différentier les maladies EM et FM. L'un des miARN identifiés dans notre panel diagnostic d’EM, hsa-miR-150-5p, est prédit de réguler l'expression du gène SLC6A2 codant pour le transporteur de norépinephrine (NET). L’inactivation du transporteur NET a été mise en évidence par la découverte de mutations inactivatrices associées à une forme familiale rare de STOP ce qui n’est pas le cas pour la majorité des personnes atteintes de STOP. Néanmoins, chez ces personnes le niveau de la protéine NET et son expression sont souvent réduites. L'objectif du troisième manuscrit était d'étudier l'implication de miR-150-5p dans le STOP et IO survenant chez les personnes souffrant d'EM, EM+FM et STOP sans EM ni FM. Dans cette étude, nous avons confirmé une élévation du taux plasmatique de norépinephrine chez les participants atteints de STOP (avec et sans EM), suggérant une réduction de la protéine NET. Parmi les patients atteints d'EM avec STOP/IO et les patients STOP uniquement (sans EM), nous avons déterminé un mécanisme double par lequel le STOP est déclenché, centré sur deux profils distincts impliquant des taux plasmatiques faibles et élevés de miR-150-5p. Nous avons réalisé des expériences in vitro permettant de moduler les niveaux d’expression du miR-150-5p dans la lignée cellulaire SH-SY5Y, et mis en évidence une augmentation de l'expression du gène SLC6A2 suggérant un mécanisme indirect impliquant une réduction significative dans les niveaux de protéine EZH2, un puissant répresseur transcriptionnel de SLC6A2 et une autre cible confirmée de miR-150-5p. Dans cette thèse, nous avons identifié un panel diagnostic constitué de 11 miARN circulants qui, grâce à une combinaison d'un test d'effort, peuvent aider au diagnostic des individus atteints d'EM et révéler de nouvelles informations sur la physiopathologie de l'EM. De plus, ce panel de miARN peut être utilisé pour différentier les conditions de EM, FM et EM+FM, ce qui est vital pour la compréhension de la physiopathologie de chaque maladie. Finalement, nous proposons un nouveau mécanisme par lequel l'altération de miR-150-5p peut déclencher le STOP/IO chez les individus atteints d'EM, EM+FM ainsi que chez ceux souffrant de STOP sans EM. Le diagnostic précis des individus à l'aide des miARNs en tant que biomarqueurs aidera à déterminer des mesures préventives, à établir des traitements efficaces et à identifier des cibles thérapeutiques pour la maladie EM par une manipulation directe ou indirecte de l'expression des miARN.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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