Sputum microbiota is predictive of long-term clinical outcomes in young adults with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Complex polymicrobial communities infect cystic fibrosis (CF) lower airways. Generally, communities with low diversity, dominated by classical CF pathogens, associate with worsened patient status at sample collection. However, it is not known if the microbiome can predict future outcomes. We sought to determine if the microbiome could be adapted as a biomarker for patient prognostication. Methods We retrospectively assessed prospectively collected sputum from a cohort of 104 individuals aged 18–22 to determine factors associated with progression to early end-stage lung disease (eESLD; death/transplantation <25 years) and rapid pulmonary function decline (>−3%/year FEV1over the ensuing 5 years). Illumina MiSeq paired-end sequencing of the V3-V4 region of the 16S rRNA was used to define the airway microbiome. Results Based on the primary outcome analysed, 17 individuals (16%) subsequently progressed to eESLD. They were more likely to have sputum with low alpha diversity, dominated by specific pathogens includingPseudomonas. Communities with abundantStreptococcuswere observed to be protective. Microbial communities clustered together by baseline lung disease stage and subsequent progression to eESLD. Multivariable analysis identified baseline lung function and alpha diversity as independent predictors of eESLD. For the secondary outcomes, 58 and 47 patients were classified as rapid progressors based on absolute and relative definitions of lung function decline, respectively. Patients with low alpha diversity were similarly more likely to be classified as experiencing rapid lung function decline over the ensuing 5 years when adjusted for baseline lung function. Conclusions We observed that the diversity of microbial communities in CF airways is predictive of progression to eESLD and disproportionate lung function decline and may therefore represent a novel biomarker.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».