From Local to Systemic: The Journey of Tick Bite Biomarkers in Australian Patients
Notice bibliographique
Résumé
Tick bites and tick-related diseases are on the rise. Diagnostic tests that identify well-characterised tick-borne pathogens (TBPs) possess limited capacity to address the causation of symptoms associated with poorly characterised tick-related illnesses, such as debilitating symptom complexes attributed to ticks (DSCATT) in Australia. Identification of local signals in tick-bitten skin that can be detected systemically in blood would have both clinical (diagnostic or prognostic) and research (mechanistic insight) utility, as a blood sample is more readily obtainable than tissue biopsies. We hypothesised that blood samples may reveal signals which reflect relevant local (tissue) events and that the time course of these signals may align with local pathophysiology. As a first step towards testing this hypothesis, we compared molecular signatures in skin biopsies taken from the tick-bite location of human participants, as published in our previous study, together with peripheral blood signatures obtained concurrently. This approach captures differentially expressed molecules across multiple omics datasets derived from peripheral blood (including cellular and cell-free transcriptomics, proteomics, metabolomics, and DNA methylation), and skin biopsies (spatial transcriptomics). Our original data revealed that extracellular matrix organisation and platelet degranulation pathways were upregulated in the skin within 72 h of a tick bite. The same signals appeared in blood, where they then remained elevated for three months, displaying longitudinally consistent alterations of biological functions. Despite the limited sample size, these data represent proof-of-concept that molecular events in the skin following a tick bite can be detectable systemically. This underscores the potential value of blood samples, akin to a liquid biopsy, to capture biomarkers reflecting local tissue processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».