Prenatal Maternal Stress Causes Preterm Birth and Affects Neonatal Adaptive Immunity in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Maternal stress is a well-established risk factor for preterm birth and has been associated with adverse neonatal outcomes in the first and subsequent generations, including increased susceptibility to disease and lasting immunological changes. However, a causal link between prenatal maternal stress and preterm birth, as well as compromised neonatal immunity, has yet to be established. To fill this gap in knowledge, we used a murine model of prenatal maternal stress across three generations and high-dimensional flow cytometry to evaluate neonatal adaptive immunity. We report that recurrent prenatal maternal stress induced preterm birth in the first and second filial generations and negatively impacted early neonatal growth. Strikingly, prenatal maternal stress induced a systematic reduction in T cells and B cells, the former including regulatory CD4+ T cells as well as IL-4- and IL-17A-producing T cells, in the second generation. Yet, neonatal adaptive immunity gained resilience against prenatal maternal stress by the third generation. We also show that the rate of prenatal maternal stress-induced preterm birth can be reduced upon cessation of stress, though neonatal growth impairments persisted. These findings provide evidence that prenatal maternal stress causes preterm birth and affects neonatal immunity across generations, adverse effects that can be ameliorated upon cessation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».