Acute Immunological Phenotypes in Individuals with Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Acutely after traumatic spinal cord injury (SCI), the immune system responds with an inflammatory cascade that promotes secondary damage to the spinal cord and systemic inflammation, which promotes persistent medical consequences. Here, we combined clinical and research data to evaluate cellular and molecular changes in the systemic immune system of individuals with SCI (SCI, N = 36) within 0-4 days after injury compared to uninjured individuals (CTL, N = 36). Analyzing blood samples by bulk-RNA Seq, 4752 differentially expressed (DE) gene transcripts were identified in SCI compared with CTLs, including increased expression of genes associated with inflammation and innate immunity (e.g., Neutrophil degranulation, Toll-Like Receptor signaling). Most participants with SCI had complete blood count data available, of whom 36% had elevated white blood cell and neutrophil counts, 24% had elevated monocytes, and 36% had lymphopenia. Significantly reduced expression of canonical natural killer (NK) cell, T cell and dendritic cell (DC) genes were identified, consistent with reduced frequencies of these cell types, determined by flow cytometry. Some molecular changes appeared to be influenced by motor completeness of injury. C-reactive protein, a validated clinical biomarker of inflammation, was significantly elevated after SCI, with levels higher in motor complete compared to motor incomplete injuries. This was also apparent for several other proinflammatory cytokines (e.g., High Mobility Group Box 1 protein, IL-6, IL-8). These data confirm and extend prior observations of cellular and molecular immunological changes, that may serve as potential biomarkers of injury severity, or as future therapeutic targets to improve health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».