Engraftment and Augmentation of Microbiome Following Fecal Microbiota Transplantation for Recurrent Clostridium difficile Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recurrent Clostridum diffcile infection (rCDI) poses major challenges to healthcare providers and patients. Fecal Microbiota Transplantation (FMT) is an effective therapy for rCDI, but the exact mechanism of its efficacy is unknown. Current metagenomics literature indicates that abundance of Bacteroidetes and Firmicutes may protect against CD proliferation and recurrence. However, this is too broad to be useful for developing refined and targeted microbial-specific therapy for rCDI, because the long-term safety of FMT remains unknown. We examined the phylogeny of bacteria pre- and post- FMT to determine the key organisms associated with successful FMT to the genera level. Methods A subset of patient stool samples (n = 35) from a phase 2 study comparing fresh vs. frozen FMT for rCDI was sequenced at four time points: pre-FMT; at day 10; at week 5; and at week 13, following the last FMT. The matching donor stool was sequenced simultaneously with the corresponding patients’ pre- and post-FMT samples. Using the binary outcome to a single FMT as the response, we have developed an in-house machine learning algorithm, Φ-LASSO, to isolate key genera using the bacterial phylogenetic structure. Engraftment was defined as: newly detected operational taxonomic unit (OTUs) in the patient post-FMT, which were present in the donor but undetected in the patient pre-FMT. Augmentation was defined as: non-donor OTUs whose levels substantially increased post-FMT. Figure 1 (below) displays the distribution of engrafted and augmented OTUs at varying thresholds. We observed increases over time points within each threshold level. Results Akkermansia, Blautia and Roseburiaappear to be key genera for successful FMT. The Φ-LASSO fits with consistently positive coefficients, see Figure 2. Conclusion In this preliminary study, using Φ-LASSO, we have shown that specific microbes to the genera level are uniformly present in successful FMT. This information may lead to developing refined and targeted microbial-therapy for rCDI. Figure 1 Observed (a) engraftment of distinct donor OTUs on patients and (b) augmentation of distinct OTUs in patients for day 10 (D10), week 5 (W5), and week 13 (W13) post-treatment. Figure 2 Fitted coefficients for donor OTUs selected by Φ-LASSO. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,001 | 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 ».