Non-Invasive Mapping of the Gastrointestinal Microbiota Identifies Children with Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric inflammatory bowel disease (IBD) is challenging to diagnose because of the non-specificity of symptoms; an unequivocal diagnosis can only be made using colonoscopy, which clinicians are reluctant to recommend for children. Diagnosis of pediatric IBD is therefore frequently delayed, leading to inappropriate treatment plans and poor outcomes. We investigated the use of 16S rRNA sequencing of fecal samples and new analytical methods to assess differences in the microbiota of children with IBD and other gastrointestinal disorders. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We applied synthetic learning in microbial ecology (SLiME) analysis to 16S sequencing data obtained from i) published surveys of microbiota diversity in IBD and ii) fecal samples from 91 children and young adults who were treated in the gastroenterology program of Children's Hospital (Boston, USA). The developed method accurately distinguished control samples from those of patients with IBD; the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC) value was 0.83 (corresponding to 80.3% sensitivity and 69.7% specificity at a set threshold). The accuracy was maintained among data sets collected by different sampling and sequencing methods. The method identified taxa associated with disease states and distinguished patients with Crohn's disease from those with ulcerative colitis with reasonable accuracy. The findings were validated using samples from an additional group of 68 patients; the validation test identified patients with IBD with an AUC value of 0.84 (e.g. 92% sensitivity, 58.5% specificity). CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Microbiome-based diagnostics can distinguish pediatric patients with IBD from patients with similar symptoms. Although this test can not replace endoscopy and histological examination as diagnostic tools, classification based on microbial diversity is an effective complementary technique for IBD detection in pediatric patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».