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Enregistrement W4405698430 · doi:10.3390/ijms252413683

Circulating Brain-Reactive Autoantibody Profiles in Military Breachers Exposed to Repetitive Occupational Blast

2024· article· en· W4405698430 sur OpenAlexafffund
Shawn G. Rhind, Maria Y. Shiu, Oshin Vartanian, Catherine Tenn, Ann Nakashima, Rakesh Jetly, Zhihui Yang, Kevin Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of OttawaUniversity of TorontoDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésAutoantibodyNeuroinflammationImmunologyMedicineGlial fibrillary acidic proteinMyelin basic proteinImmune systemImmune dysregulationMyelinAntibodyInternal medicineInflammationCentral nervous systemImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Military breachers are routinely exposed to repetitive low-level blast overpressure, placing them at elevated risk for long-term neurological sequelae. Mounting evidence suggests that circulating brain-reactive autoantibodies, generated following CNS injury, may serve as both biomarkers of cumulative damage and drivers of secondary neuroinflammation. In this study, we compared circulating autoantibody profiles in military breachers (n = 18) with extensive blast exposure against unexposed military controls (n = 19). Using high-sensitivity immunoassays, we quantified IgG and IgM autoantibodies targeting glial fibrillary acidic protein (GFAP), myelin basic protein (MBP), and pituitary (PIT) antigens. Breachers exhibited significantly elevated levels of anti-GFAP IgG (p < 0.001) and anti-PIT IgG (p < 0.001) compared to controls, while anti-MBP autoantibody levels remained unchanged. No significant differences were observed for any IgM autoantibody measurements. These patterns suggest that repetitive blast exposure induces a chronic, adaptive immune response rather than a short-lived acute phase. The elevated IgG autoantibodies highlight the vulnerability of astrocytes, myelin, and the hypothalamic–pituitary axis to ongoing immune-mediated injury following repeated blast insults, likely reflecting sustained blood–brain barrier disruption and neuroinflammatory processes. Our findings underscore the potential of CNS-targeted IgG autoantibodies as biomarkers of cumulative brain injury and immune dysregulation in blast-exposed populations. Further research is warranted to validate these markers in larger, more diverse cohorts, and to explore their utility in guiding interventions aimed at mitigating neuroinflammation, neuroendocrine dysfunction, and long-term neurodegenerative risks in military personnel and similarly exposed groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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