Associations Between Immune Markers and Gut Microbiota in Pediatric Multiple Sclerosis and Controls (S29.008)
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective: Little is known about the association(s) between gut microbiota profiles and host immunological markers; we explored these in children with and without multiple sclerosis (MS). Methods: Children ≤18 years old attending a UCSF pediatric clinic provided stool and blood samples. MS cases were within 2 years of onset. Controls were free from autoimmune disorders (asthma and eczema allowed). The 16S rRNA gene was amplified from extracted DNA and bacterial profiles were generated using QIIME (Quantitative Insights Into Microbial Ecology). Peripheral blood mononuclear cells were isolated, and Treg (CD4+CD25+CD127lowFoxP3+) frequency and intracellular cytokine production (IFN-γ, IL-17A, IL-4, IL-10) by CD4 T cells were evaluated by flow cytometry. These immune markers were compared between cases and controls and associations with the gut microbiota explored. Results: Twenty-four children (15 relapsing-remitting MS cases, 9 controls) with a mean age of 12.6 years (SD=4.18; range 4-18) were included; 9/24 (38[percnt]) were boys. The mean MS disease duration was 10.0 months; 7 were disease-modifying drug exposed. Although immune markers (e.g. IFN-g, IL-17, IL-10, CD4+CD25+Foxp3+ Treg) did not differ between groups (all p>0.05), divergence between cases and controls in the associations with the gut microbiota and host immunological markers were observed. IL-17+ T cells were positively associated with overall richness and evenness for cases (r=0.665, p=0.018 and r=0.545, p=0.067, respectively), but not controls (r=-0.644, p=0.061 and r=-0.728, p=0.026, respectively). At the phylum level, IL-17 T-cells were inversely associated with Bacteroidetes abundance for cases (r=-0.719, p=0.008) but not controls (r=0.320, p=0.401). Conversely, Tregs ([percnt] CD4+) significantly correlated with Fusobacteria for controls (r=0.817, p=0.007), but not cases (r=0.129, p=0.646 ). Conclusions: Associations were found between gut microbiota and host immunological (blood) markers which differed for children with and without MS. Further work is needed to validate and explore these divergent findings and understand their potential role in MS.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».