Epigenetic and biological age acceleration in children with atopic dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Background Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory skin disease resulting from the complex interplay of genetic and environmental factors, meriting exploration using temporally dynamic biomarkers. DNA methylation–based algorithms have been trained to accurately estimate biological age, and deviation of predicted age from true age (epigenetic age acceleration) has been implicated in several inflammatory diseases, including asthma. Objective We sought to determine the role of epigenetic and biological aging, telomere length, and epigenetically inferred abundance of 7 inflammatory biomarkers in AD. Methods We performed DNA methylation–based analyses in a pediatric AD cohort (n = 24, mean ± standard deviation [SD] age 2.56 ± 0.28 years) and age-matched healthy subjects (n = 24, age 2.09 [0.15] years) derived from blood using 5 validated algorithms that assess epigenetic age (Horvath, Skin&Blood) and biological age (PhenoAge, GrimAge), telomere length (TelomereLength), and inflammatory biomarker levels. Results Epigenetic and biological age, but not telomere length, were accelerated in AD patients for 4 algorithms: Horvath (+0.88 years; 95% confidence interval [CI], 0.33 to 1.4; P = 2.3 × 10 −3 ), Skin&Blood (+0.95 years; 95% CI, 0.67 to 1.2; P = 1.8 × 10 −8 ), PhenoAge (+8.2 years; 95% CI, 3.4 to 13.0; P = 1.3 × 10 −3 ), and GrimAge (+1.8 years 95% CI, 0.22 to 3.3; P = .026). Moreover, patients had increased levels of β 2 microglobulin (+47,584.4 ng/mL; P = .029), plasminogen activation inhibitor 1 (+3,432.9 ng/mL; P = 1.1 × 10 −5 ), and cystatin C (+31,691 ng/mL; P = 4.0 × 10 −5 ), while levels of tissue inhibitor metalloproteinase 1 (−370.7 ng/mL; P = 7.5 × 10 −4 ) were decreased compared to healthy subjects. Conclusion DNA methylation changes associated with epigenetic and biological aging, and inflammatory proteins appear early in life in pediatric AD and may be relevant clinical biomarkers of pathophysiology.
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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 ».