Differential transcriptional response following glucocorticoid activation in cultured blood immune cells: a novel approach to PTSD biomarker development
Notice bibliographique
Résumé
Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a condition of stress reactivity, whose clinical manifestations are evident when patients are triggered following exposure to a traumatic event. While baseline differences in gene expression of glucocorticoid signaling and inflammatory cytokines in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) have been associated with PTSD, these alterations do not fully recapitulate the molecular response to physiological triggers, such as stress hormones. Therefore, it is critical to develop new techniques that will capture the dynamic transcriptional response associated with stress-activated conditions relative to baseline conditions. To achieve this goal, cultured PBMCs from combat-exposed veterans with PTSD(+) (n = 10) and without PTSD(-) (n = 10) were incubated with increasing concentrations (vehicle, 2.5 nM, 5 nM, 50 nM) of dexamethasone (DEX). Across diagnosis and dosage, several genes and gene networks were reliable markers of glucocorticoid stimulation (FDR < 5%), including enhanced expression of FKPB5, VIPR1, NR1I3, and apoptosis-related pathways, and reduced expression of NR3C1, STAT1, IRF1, and related inflammatory and cellular stress-responsive pathways. Dose-dependent differential transcriptional changes in several genes were also identified between PTSD+ and PTSD-. Robust changes in expression were observed at 2.5 nM DEX in PTSD- but not PTSD+ participants; whereas, with increasing concentrations (5 nM and 50 nM), several genes were identified to be uniquely up-regulated in PTSD+ but not PTSD- participants. Collectively, these preliminary findings suggest that genome-wide gene expression profiling of DEX-stimulated PBMCs is a promising method for the exploration of the dynamic differential molecular responses to stress hormones in PTSD, and may identify novel markers of altered glucocorticoid signaling and responsivity in PTSD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».