Effect of chemotherapy on the microbiota and metabolome of human milk, a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human milk is an important source of bacteria for the developing infant and has been shown to influence the bacterial composition of the neonatal gut, which in turn can affect disease risk later in life. Human milk is also an important source of nutrients, influencing bacterial composition but also directly affecting the host. While recent studies have emphasized the adverse effects of antibiotic therapy on the infant microbiota, the effects of maternal chemotherapy have not been previously studied. Here we report the effects of drug administration on the microbiota and metabolome of human milk. METHODS: Mature milk was collected every two weeks over a four month period from a lactating woman undergoing chemotherapy for Hodgkin's lymphoma. Mature milk was also collected from healthy lactating women for comparison. Microbial profiles were analyzed by 16S sequencing and the metabolome by gas chromatography-mass spectrometry. FINDINGS: Chemotherapy caused a significant deviation from a healthy microbial and metabolomic profile, with depletion of genera Bifidobacterium, Eubacterium, Staphylococcus and Cloacibacterium in favor of Acinetobacter, Xanthomonadaceae and Stenotrophomonas. The metabolites docosahexaenoic acid and inositol known for their beneficial effects were also decreased. CONCLUSION: With milk contents being critical for shaping infant immunity and development, consideration needs to be given to the impact of drugs administered to the mother and the long-term potential consequences for the health of the infant.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».