Scalp hair loss is not random across follicular units: A new insight into human hair ageing.


Journal

International journal of cosmetic science
ISSN: 1468-2494
Titre abrégé: Int J Cosmet Sci
Pays: England
ID NLM: 8007161

Informations de publication

Date de publication:
Aug 2023
Historique:
received: 17 02 2023
accepted: 21 02 2023
medline: 3 8 2023
pubmed: 24 2 2023
entrez: 23 2 2023
Statut: ppublish

Résumé

Scalp hair has the greatest number of hairs (typically 1-5) per follicular unit but is also the most susceptible body site to hair loss with age. Hence, we set-out to determine the degree to which scalp hair parameters change with age in women and men, any sex differences thereof and whether hair loss is random across follicular units. A retrospective cross-sectional study of 200 Chinese men and 200 Chinese women (30-69 years). Image analysis and manual counting methods were used to measure occipital located hair parameters from 6 × 8 mm shaved scalp photographs and plucked hair microscopy images. Of the five hair parameters, the number of hairs per follicular unit had the greatest (negative) correlation with age in both men and women. Men had a greater number of hairs and follicular units than women on average but had a greater decrease in the number of hairs per follicular unit with age, particularly for the loss of multi-hair (3+) follicular units. The loss of hairs with age was significantly different to that expected by a random loss of hairs across follicular units and better described by a model of increased hair loss risk the greater number of hairs per follicular unit. We have found evidence of hair loss preferentially occurring in multi-hair follicular units, which was more pronounced in men. These data suggest that part of the reason scalp hair is more susceptible to hair loss than on other body sites is due to the greater presence of multi-hair follicular units on the scalp. Le cuir chevelu possède le plus grand nombre de cheveux (généralement de 1 à 5) par unité folliculaire, mais c‘est aussi le site le plus sensible à la perte de cheveux avec l‘âge. Nous avons donc entrepris de déterminer dans quelle mesure les paramètres des cheveux du cuir chevelu changent avec l‘âge chez les femmes et les hommes, quelles sont les différences entre les sexes et si la perte de cheveux est aléatoire entre les unités folliculaires. MÉTHODES: Étude transversale rétrospective portant sur 200 hommes et 200 femmes chinois (30-69 ans). Des méthodes d‘analyse d‘image et de comptage manuel ont été utilisées pour mesurer les paramètres des cheveux situés dans la région occipitale à partir de photographies du cuir chevelu rasé de 6x8 mm et d‘images microscopiques de cheveux arrachés. RÉSULTATS: Parmi les 5 paramètres capillaires, le nombre de cheveux par unité folliculaire présentait la corrélation la plus forte (négative) avec l‘âge, tant chez les hommes que chez les femmes. Les hommes avaient en moyenne un plus grand nombre de cheveux et d‘unités folliculaires que les femmes, mais le nombre de cheveux par unité folliculaire diminuait davantage avec l‘âge, en particulier pour la perte d‘unités folliculaires à plusieurs cheveux (3+). La perte de cheveux avec l‘âge était significativement différente de celle attendue par une perte aléatoire de cheveux dans les unités folliculaires, et mieux décrite par un modèle d‘augmentation du risque de perte de cheveux plus le nombre de cheveux par unité folliculaire est élevé. Nous avons trouvé des preuves que la perte de cheveux se produit préférentiellement dans les unités folliculaires à plusieurs cheveux, ce qui était plus prononcé chez les hommes. Ces données suggèrent qu‘une partie de la raison pour laquelle les cheveux du cuir chevelu sont plus sensibles à la perte de cheveux que sur d‘autres sites du corps est due à la plus grande présence d‘unités folliculaires à cheveux multiples sur le cuir chevelu.

Autres résumés

Type: Publisher (fre)
Le cuir chevelu possède le plus grand nombre de cheveux (généralement de 1 à 5) par unité folliculaire, mais c‘est aussi le site le plus sensible à la perte de cheveux avec l‘âge. Nous avons donc entrepris de déterminer dans quelle mesure les paramètres des cheveux du cuir chevelu changent avec l‘âge chez les femmes et les hommes, quelles sont les différences entre les sexes et si la perte de cheveux est aléatoire entre les unités folliculaires. MÉTHODES: Étude transversale rétrospective portant sur 200 hommes et 200 femmes chinois (30-69 ans). Des méthodes d‘analyse d‘image et de comptage manuel ont été utilisées pour mesurer les paramètres des cheveux situés dans la région occipitale à partir de photographies du cuir chevelu rasé de 6x8 mm et d‘images microscopiques de cheveux arrachés. RÉSULTATS: Parmi les 5 paramètres capillaires, le nombre de cheveux par unité folliculaire présentait la corrélation la plus forte (négative) avec l‘âge, tant chez les hommes que chez les femmes. Les hommes avaient en moyenne un plus grand nombre de cheveux et d‘unités folliculaires que les femmes, mais le nombre de cheveux par unité folliculaire diminuait davantage avec l‘âge, en particulier pour la perte d‘unités folliculaires à plusieurs cheveux (3+). La perte de cheveux avec l‘âge était significativement différente de celle attendue par une perte aléatoire de cheveux dans les unités folliculaires, et mieux décrite par un modèle d‘augmentation du risque de perte de cheveux plus le nombre de cheveux par unité folliculaire est élevé.

Identifiants

pubmed: 36815266
doi: 10.1111/ics.12851
doi:

Types de publication

Journal Article

Langues

eng

Sous-ensembles de citation

IM

Pagination

548-555

Subventions

Organisme : Chinese Academy of Sciences
ID : XDB13041000
Organisme : National Key Research and Development Project of China
ID : 2018YFC0910403
Organisme : Unilever

Informations de copyright

© 2023 Society of Cosmetic Scientists and Societe Francaise de Cosmetologie.

Références

Hamilton JB. Patterned loss of hair in man; types and incidence. Ann N Y Acad Sci. 1951;53(3):708-28.
Gunn DA, Rexbye H, Griffiths CE, Murray PG, Fereday A, Catt SD, et al. Why some women look young for their age. PLoS One. 2009;4(12):e8021.
Pirastu N, Joshi PK, de Vries PS, Cornelis MC, McKeigue PM, Keum N, et al. GWAS for male-pattern baldness identifies 71 susceptibility loci explaining 38% of the risk. Nat Commun. 2017;8(1):1584.
Saxena K, Savant SS. Body to scalp: evolving trends in body hair transplantation. Indian Dermatol Online J. 2017;8(3):167-75.
Tajima M, Hamada C, Arai T, Miyazawa M, Shibata R, Ishino A. Characteristic features of Japanese women's hair with aging and with progressing hair loss. J Dermatol Sci. 2007;45(2):93-103.
Wang X, Lu M, Qian J, Yang Y, Li S, Lu D, et al. Rationales, design and recruitment of the Taizhou longitudinal study. BMC Public Health. 2009;9:223.
Gallucci A, Znamenskiy D, Pezzotti N, Petkovic M, editors. Hair counting with deep learning. 2020 international conference on biomedical innovations and applications (BIA). Piscataway, NJ: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2020. p. 24-7.
Tanaka M, Tamura S, Tanaka K. On assembling subpictures into a mosaic picture. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1977;7(1):42-8.
Pang H, Chen T, Wang X, Chang Z, Shao S, Zhao J. Quantitative evaluation methods of skin condition based on texture feature parameters. Saudi J Biol Sci. 2017;24(3):514-8.
Shamir L, Wolkow CA, Goldberg IG. Quantitative measurement of aging using image texture entropy. Bioinformatics. 2009;25(23):3060-3.
Kim YD, Jeon SY, Ji JH, Lee WS. Development of a classification system for extrinsic hair damage: standard grading of electron microscopic findings of damaged hairs. Am J Dermatopathol. 2010;32(5):432-8.
Lattanand A, Johnson WC. Male pattern alopecia a histopathologic and histochemical study. J Cutan Pathol. 1975;2(2):58-70.
Messenger AG, Rundegren J. Minoxidil: mechanisms of action on hair growth. Br J Dermatol. 2004;150(2):186-94.

Auteurs

Junyu Luo (J)

CAS Key Laboratory of Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Qili Qian (Q)

CAS Key Laboratory of Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.

Wenxin Zheng (W)

Quality Standards, Institute of Animal Husbandry of Xinjiang Academy Animal Science (Xinjiang Breeding Sheep and Wool Cashmere Quality Safety Supervision and Inspection Center), Urumqi, China.

Ieva Gripkauskaite (I)

Unilever R&D, Bedfordshire, UK.

Sijie Wu (S)

CAS Key Laboratory of Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Genetic Engineering and Ministry of Education, Key Laboratory of Contemporary Anthropology, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai, China.
Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China.

Min Zhang (M)

Quality Standards, Institute of Animal Husbandry of Xinjiang Academy Animal Science (Xinjiang Breeding Sheep and Wool Cashmere Quality Safety Supervision and Inspection Center), Urumqi, China.

Jinxi Li (J)

State Key Laboratory of Genetic Engineering and Ministry of Education, Key Laboratory of Contemporary Anthropology, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai, China.
Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China.

Bingfei Fu (B)

Institute of Intelligent Media Computing, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China.

Ranjit Bhogal (R)

Unilever R&D, Bedfordshire, UK.

Peter Murray (P)

Unilever R&D, Bedfordshire, UK.

Matthew Rowson (M)

Unilever R&D, Bedfordshire, UK.

Bin Li (B)

Institute of Intelligent Media Computing, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China.

Xiangyang Xue (X)

Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China.
Institute of Intelligent Media Computing, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China.

Xuelan Gu (X)

Unilever R&D, Shanghai, China.

Yajun Yang (Y)

State Key Laboratory of Genetic Engineering and Ministry of Education, Key Laboratory of Contemporary Anthropology, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai, China.
Fudan-Taizhou Institute of Health Sciences, Taizhou, China.

Li Jin (L)

CAS Key Laboratory of Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Genetic Engineering and Ministry of Education, Key Laboratory of Contemporary Anthropology, Collaborative Innovation Center for Genetics and Development, School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai, China.
Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China.

Sijia Wang (S)

CAS Key Laboratory of Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China.
Center for Excellence in Animal Evolution and Genetics, Chinese Academy of Sciences, Kunming, China.

Articles similaires

[Redispensing of expensive oral anticancer medicines: a practical application].

Lisanne N van Merendonk, Kübra Akgöl, Bastiaan Nuijen
1.00
Humans Antineoplastic Agents Administration, Oral Drug Costs Counterfeit Drugs

Smoking Cessation and Incident Cardiovascular Disease.

Jun Hwan Cho, Seung Yong Shin, Hoseob Kim et al.
1.00
Humans Male Smoking Cessation Cardiovascular Diseases Female
Humans United States Aged Cross-Sectional Studies Medicare Part C
1.00
Humans Yoga Low Back Pain Female Male

Classifications MeSH