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Enregistrement W2792678975 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx180.980

P853 Immunoglobulin G selectively binds pathobionts in the terminal ileum of paediatric IBD patients

2018· article· en· W2792678975 sur OpenAlexaff
Heather Armstrong, Misagh Alipour, Rosica Valcheva, Prachi Shah, Deenaz Zaidi, Juan Jovel, Gane Ka‐Shu Wong, Matthew Carroll, Hien Q. Huynh, Levinus A. Dieleman, Eytan Wine

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyUlcerative colitisBacteriaMicrobiologyImmunoglobulin GImmunologyBiologyFlow cytometryIleumInflammatory bowel diseaseBacteroidetesCrohn's diseaseMedicineDisease16S ribosomal RNAInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gut microorganisms have been associated with the development of Crohn disease (CD) and ulcerative colitis (UC) in a number of studies to date; however, most studies focused on identifying microbial changes have examined only samples from stool or inflamed areas of the intestine, limiting the ability to differentiate between cause and effect. Therefore, we focused on bacteria from non-inflamed areas and sought to develop a method to specifically identify pathobionts. Our hypothesis was that immunoglobulin (Ig)G, an antibody naturally formed in response to invasive microbes, can be used as a novel marker of pathobionts in IBD patients. Building on our recent work that demonstrated altered composition and diversity of bacteria from the uninflamed terminal ileum (TI) in paediatric UC patients, we focused on microbes proximal to diseased areas as we believe they may drive inflammation distally. Intestinal washes were collected during endoscopy from the TI of paediatric IBD patients and non-IBD controls. Using fluorescence-activated cell sorting (FACS) we separated IgG-bound (IgG+) from unbound (IgG-) bacteria, extracted their DNA, and analysed composition by 16S and metagenomic sequencing using the Illumina MiSeq platform. We then confirmed virulence of specific IgG-bound bacteria in-vitro. FACS was efficient in separating IgG+ from IgG- bacteria; the method was validated by Image Cytometry. Greater numbers of IgG-bound microbes were observed in CD (2-fold) and UC (1.5-fold) patients, compared with non-IBD. Interestingly, while there was relatively little difference in species abundance between IBD and non-IBD patients, IgG binding favoured specific Bacteroidetes, Firmicutes, and Proteobacteria in CD, and specific Bacteroidetes and Proteobacteria in UC. Many of these changes were more prominent in moderate/severe disease than in cases that were mild/in remission. When examined in-vitro, selective IgG+ species displayed pro-inflammatory effects and invasive potential, supporting their pathobiont potential. Using FACS to isolate IgG-bound bacteria collected from luminal washes in children with IBD we selectively identified previously unrecognised mucosa-associated microbes with apparent pathobiont qualities, associated with IBD. Further characterizing the role of specific bacterial species bound by IgG may provide insight into IBD pathogenesis and could assist in directing therapies to those patients most likely to respond, including by use of microbe-altering treatments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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