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Enregistrement W4417274968 · doi:10.1177/08977151251400737

Differential DNA Methylation of the Brain-Derived Neurotrophic Factor Gene is Observed after Pediatric Traumatic Brain Injury Compared with Orthopedic Injury

2025· article· en· W4417274968 sur OpenAlexaff
Lacey W. Heinsberg, Aboli Kesbhat, Bailey A. Petersen, Lauren Kaseman, Zachary Stec, Nivinthiga Anton, Patrick M. Kochanek, Keith Owen Yeates, Daniel E. Weeks, Yvette P. Conley, Amery Treble‐Barna

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésTraumatic brain injuryBiomarkerdNaMGlasgow Coma ScaleEpigeneticsDNA methylationCohortInjury Severity ScoreConcussion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric traumatic brain injury (TBI) triggers biological changes that may differ from those observed in non-brain injuries. Brain-derived neurotrophic factor ( BDNF ) DNA methylation (DNAm) may serve as a novel, dynamic biomarker of the brain’s response and help identify TBI-specific epigenetic patterns relevant to later recovery. Therefore, the purpose of this study was to examine whether BDNF DNAm differed between children with TBI and those with orthopedic injury (OI, comparison group) acutely and over time. Data were derived from the Epigenetic Effects on TBI Recovery study, a prospective, longitudinal cohort study conducted at UPMC Children’s Hospital of Pittsburgh. Children aged 3–18 years hospitalized at a minimum of overnight for complicated mild-to-severe TBI or OI without head trauma were enrolled. Exclusion criteria included prior hospitalization for TBI, pre-existing neurological or psychiatric conditions, or sensory or motor impairments precluding study participation. Blood samples were collected during hospitalization (mean = 31.6 h post-injury) and at 6 (mean = 216.9 days) and 12 months (mean = 405.9 days) post-injury. The primary outcome variable was DNAm assessed via pyrosequencing at five quality-controlled CpG sites in the BDNF gene (chromosome 11, Genome Reference Consortium Human Build 38 positions 27722033, 27722036, 27722047, 27701612, and 27701614). The primary exposure was injury type (TBI vs. OI), with severity (measured via Glasgow Coma Scale [GCS]) examined as a secondary exposure within the TBI group. Primary covariates included age, sex, and race; secondary covariates included pubertal status, age-adjusted body mass index, non-head injury severity, socioeconomic status, and psychosocial adversity. The final analysis sample included n = 189 participants with TBI and n = 105 participants with OI. Participants were 66.3% male, 83.2% White, and had a mean age of 10.6 (±4.3) years at the time of enrollment. Acutely, children with TBI showed significantly lower DNAm at three of five sites (3.17–5.83% lower; p = 0.0044 to 6.48E-06) while controlling for age, sex, and race. One site remained significantly lower at 12 months (8.56% lower; p = 0.0045); no significant differences were observed at 6 months. Observed differences remained robust across sensitivity models adjusting for secondary covariates. GCS-measured TBI severity was not associated with DNAm at any time point. These findings suggest that BDNF DNAm differs between children with TBI and those with OI, particularly in the acute period. BDNF DNAm differences may reflect early biological responses that are specific to TBI.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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