Infectious Complications Are Associated With Alterations in the Gut Microbiome in Pediatric Patients With Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute lymphoblastic leukemia is the most common pediatric cancer. Fortunately, survival rates exceed 90%, however, infectious complications remain a significant issue that can cause reductions in the quality of life and prognosis of patients. Recently, numerous studies have linked shifts in the gut microbiome composition to infection events in various hematological malignances including acute lymphoblastic leukemia (ALL). These studies have been limited to observing broad taxonomic changes using 16S rRNA gene profiling, while missing possible differences within microbial functions encoded by individual species. In this study we present the first combined 16S rRNA gene and metagenomic shotgun sequencing study on the gut microbiome of an independent pediatric ALL cohort during treatment. In this study we found distinctive differences in alpha diversity and beta diversity in samples from patients with infectious complications in the first 6 months of therapy. We were also able to find specific species and functional pathways that were significantly different in relative abundance between samples that came from patients with infectious complications. Finally, machine learning models based on patient metadata and bacterial species were able to classify samples with high accuracy (84.09%), with bacterial species being the most important classifying features. This study strengthens our understanding of the association between infection and pediatric acute lymphoblastic leukemia treatment and warrants further investigation in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».