Navigating social and ethical challenges of biobanking for human microbiome research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biobanks are considered to be key infrastructures for research development and have generated a lot of debate about their ethical, legal and social implications (ELSI). While the focus has been on human genomic research, rapid advances in human microbiome research further complicate the debate. DISCUSSION: We draw on two cystic fibrosis biobanks in Toronto, Canada, to illustrate our points. The biobanks have been established to facilitate sample and data sharing for research into the link between disease progression and microbial dynamics in the lungs of pediatric and adult patients. We begin by providing an overview of some of the ELSI associated with human microbiome research, particularly on the implications for the broader society. We then discuss ethical considerations regarding the identifiability of samples biobanked for human microbiome research, and examine the issue of return of results and incidental findings. We argue that, for the purposes of research ethics oversight, human microbiome research samples should be treated with the same privacy considerations as human tissues samples. We also suggest that returning individual microbiome-related findings could provide a powerful clinical tool for care management, but highlight the need for a more grounded understanding of contextual factors that may be unique to human microbiome research. CONCLUSIONS: We revisit the ELSI of biobanking and consider the impact that human microbiome research might have. Our discussion focuses on identifiability of human microbiome research samples, and return of research results and incidental findings for clinical management.
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 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 | 0,274 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,086 |
| Communication savante | 0,033 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».