Microbiome signature of posttraumatic stress disorder and resilience in youth.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identifying biomarkers that can distinguish trauma-exposed youth at risk for developing posttraumatic pathology from resilient individuals is essential for targeted interventions. As trauma can alter the microbiome with lasting effects on the host, our longitudinal, multimeasure, cross-species study aimed to identify the microbial signature of posttraumatic stress disorder (PTSD). METHOD: = 84), repeatedly assessing posttraumatic symptomatology and maternal caregiving. In late adolescence, we collected fecal samples from mothers and youth and assessed microbiome composition, diversity, and mother-child microbial synchrony. We then transplanted adolescents' fecal samples into germ-free mice to determine if behavioral changes are observed. RESULTS: Youth with PTSD exhibited a distinct gut microbiome profile and lower diversity compared to resilient individuals, and microbiome diversity mediated the continuity of posttraumatic symptomatology throughout development. Low microbiome diversity correlated with more posttraumatic symptoms in early childhood, more emotional and behavioral problems in adolescence, and poor maternal caregiving. Youth with PTSD demonstrated less mother-child microbial synchrony, suggesting that low microbial concordance between mother and child may indicate susceptibility to posttraumatic illness. Germ-free mice transplanted with microbiomes from individuals with PTSD displayed increased anxious behavior. CONCLUSIONS: Our findings provide evidence that the trauma-associated microbiome profile is at least partially responsible for the anxiety component of the PTSD phenotype and highlight microbial underpinnings of resilience. Further, our results suggest that the microbiome may serve as additional biological memory of early life stress and underscore the potential for microbiome-related diagnosis and treatment following trauma. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».