Alterations of gut microbiome in autoimmune hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
Objective The significance of the liver-microbiome axis has been increasingly recognised as a major modulator of autoimmunity. The aim of this study was to take advantage of a large well-defined corticosteroids treatment-naïve group of patients with autoimmune hepatitis (AIH) to rigorously characterise gut dysbiosis compared with healthy controls. Design We performed a cross-sectional study of individuals with AIH (n=91) and matched healthy controls (n=98) by 16S rRNA gene sequencing. An independent cohort of 28 patients and 34 controls was analysed to validate the results. All the patients were collected before corticosteroids therapy. Results The gut microbiome of steroid treatment-naïve AIH was characterised with lower alpha-diversity (Shannon and observed operational taxonomic units, both p<0.01) and distinct overall microbial composition compared with healthy controls (p=0.002). Depletion of obligate anaerobes and expansion of potential pathobionts including Veillonella were associated with disease status. Of note, Veillonella dispar , the most strongly disease-associated taxa (p=8.85E–8), positively correlated with serum level of aspartate aminotransferase and liver inflammation. Furthermore, the combination of four patients with AIH-associated genera distinguished AIH from controls with an area under curves of approximately 0.8 in both exploration and validation cohorts. In addition, multiple predicted functional modules were altered in the AIH gut microbiome, including lipopolysaccharide biosynthesis as well as metabolism of amino acids that can be processed by bacteria to produce immunomodulatory metabolites. Conclusion Our study establishes compositional and functional alterations of gut microbiome in AIH and suggests the potential for using gut microbiota as non-invasive biomarkers to assess disease activity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».