Aging Is Associated With Decreased <i>Lactobacillus</i> and Increased Cervicovaginal Inflammation in Canadian Women
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Aging is characterized by a general dysregulation of systemic immune responses that increases susceptibility to infections and malignancies. Immune cells in the female genital tract (FGT) are regulated by sex hormones, but little is known about the impact of aging and menopause on immunology in the FGT. METHOD OF STUDY: This study conducted an age-focused sub-analysis of cervicovaginal samples collected from 47 women enrolled in the Vaginal Mucosal Systems study in Winnipeg, Canada. Paired cervicovaginal lavage and cervical cytobrush were collected and analyzed by Luminex cytokine array, mass spectrometry based metaproteomics, metabolomics, and high dimensional flow cytometry. RESULTS: The median age of study participants was 38 (range 19-88), with 12 over the age of 50. Increasing age was significantly correlated with increased cervicovaginal inflammation, including inflammatory cytokine MIP-1β (r = 0.335, p = 0.023), and activated T cells (CD4+HLA-DR+ r = 0406, p = 0.009; CD8+HLA-DR+ r = 0.399, p = 0.010; CD8+CD38+HLA-DR+ r = 0.386, p = 0.013). Proteomic analysis of cervicovaginal mucus identified 925 human proteins, with 108 (11.7%) significantly correlated with age. Pathway analysis indicated biofunctions related to immune response, migration, and myeloid cell phagocytosis increased with age. Interestingly, neutrophil related pathways decreased with age, including G-CSF (r = -0.396, p = 0.006) and reactive oxygen species (z-score = -2.607, p = 2.31E-4). Vaginal Lactobacillus crispatus, a species associated with mucosal health, significantly decreased with age (r = -0.340, p = 0.022), with participants over the age of 50 more likely to have non-Lactobacillus dominant microbiomes compared to those under 40. CONCLUSIONS: Together, our data suggests that there is an increase in cervicovaginal inflammation and a decrease in L. crispatus that occurs with aging.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».