The Temporal Pattern of Changes in Serum Biomarker Levels Reveals Complex and Dynamically Changing Pathologies after Exposure to a Single Low-Intensity Blast in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Time-dependent changes in blood-based protein biomarkers can help identify the -pathological processes in blast-induced traumatic brain injury (bTBI), assess injury severity, and monitor disease progression. We obtained blood from control and injured mice (exposed to a single, low-intensity blast) at 2-h, 1-day, 1-week, and 1-month post-injury. We then determined the serum levels of biomarkers related to metabolism (4-HNE, HIF-1α, ceruloplasmin), vascular function (AQP1, AQP4, VEGF, vWF, Flk-1), inflammation (OPN, CINC1, fibrinogen, MIP-1a, OX-44, p38, MMP-8, MCP-1 CCR5, CRP, galectin-1), cell adhesion and the extracellular matrix (integrin α6, TIMP1, TIMP4, Ncad, connexin-43), and axonal (NF-H, Tau), neuronal (NSE, CK-BB) and glial damage (GFAP, S100β, MBP) at various post-injury time points. Our findings indicate that the exposure to a single, low-intensity blast results in metabolic and vascular changes, altered cell adhesion, and axonal and neuronal injury in the mouse model of bTBI. Interestingly, serum levels of several inflammatory and astroglial markers were either unchanged or elevated only during the acute and subacute phases of injury. Conversely, serum levels of the majority of biomarkers related to metabolic and vascular functions, cell adhesion, as well as neuronal and axonal damage remained elevated at the termination of the experiment (1 month), indicating long-term systemic and cerebral alterations due to blast. Our findings show that the exposure to a single, low-intensity blast induces complex pathological processes with distinct temporal profiles. Hence, monitoring serum biomarker levels at various post-injury time points may provide enhanced diagnostics in blast-related neurological and multi-system deficits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».