Temporal proteomics of human cerebrospinal fluid after severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
The pathophysiology of traumatic brain injury (TBI) requires further characterization to fully elucidate changes in molecular pathways. Cerebrospinal fluid (CSF) provides a rich repository of brain-associated proteins. In this retrospective observational study, we implemented high-resolution mass spectrometry to evaluate changes to the CSF proteome after severe TBI. 91 CSF samples were analyzed with mass spectrometry, collected from 16 patients with severe TBI (mean 32 yrs; 81% male) on day 0, 1, 2, 4, 7 and/or 10 post-injury (8-16 samples/timepoint) and compared to CSF obtained from 11 non-injured controls. We quantified 1152 proteins with mass spectrometry, of which approximately 80% were associated with CSF. 1083 proteins were differentially regulated after TBI compared to control samples. The most highly-upregulated proteins at each timepoint included neutrophil elastase, myeloperoxidase, cathepsin G, matrix metalloproteinase-8, and S100 calcium-binding proteins A8, A9 and A12-all proteins involved in neutrophil activation, recruitment, and degranulation. Pathway enrichment analysis confirmed the robust upregulation of proteins associated with innate immune responses. Conversely, downregulated pathways included those involved in nervous system development, and several proteins not previously identified after TBI such as testican-1 and latrophilin-1. We also identified 7 proteins (GM2A, Calsyntenin 1, FAT2, GANAB, Lumican, NPTX1, SFRP2) positively associated with an unfavorable outcome at 6 months post-injury. Together, these findings highlight the robust innate immune response that occurs after severe TBI, supporting future studies to target neutrophil-related processes. In addition, the novel proteins we identified to be differentially regulated by severe TBI warrant further investigation as potential biomarkers of brain damage or therapeutic targets.
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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 | 0,000 |
| 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 ».