A11 MICROBIAL AND METABOLOMIC PROFILES IDENTIFY SUBSETS OF DIARRHEA PREDOMINANT IRRITABLE BOWEL SYNDROME
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Irritable bowel syndrome (IBS) patients are subtyped by predominant bowel habit rather than pathophysiological mechanisms and this may underlie challenges in identifying more effective targets for designing new treatments. Metabolomics and microbial analysis can distinguish IBS patients from healthy controls but it is unknown if they can identify pathophysiological IBS subgroups. Aims To phenotype subgroups of IBS patients using metabolomics and microbial analysis and determine if these subgroups have different underlying pain signalling mechanisms. Methods Symptom history, stool and urine were collected from 30 diarrhea predominant (IBS-D) and 30 constipation predominant (IBS-C) IBS patients (Rome IV). Liquid Chromatography-Mass Spectrometry quantified 130 metabolites in stool and urine. The GA-map™ Dysbiosis Test targeting ≥300 bacteria on different taxonomic levels was used to identify stool microbial composition. Multivariate OPLS discriminatory analysis assessed metabolomics and microbial profiles. To assess potential effects on pain signalling, the effect of stool supernatant on dissociated dorsal root ganglia (DRG) neuron responses to capsaicin (10nM) was assessed using Ca2+ imaging. Results Within both IBS-D and IBS-C, combined stool/urine metabolomic profiles of patients with a dysbiosis-like (DL) IBS (onset following antibiotics, enteric infection, or travel) were distinct from patients with a non-DL IBS onset (IBS-D R2=0.7, Q2=0.5; IBS-C R2=0.5, Q2=0.4); fecal glutamic acid and urinary pyruvic acid were the main metabolites driving separation. However, microbial profiles of DL vs non-DL onset could only be discriminated in IBS-D (R2=0.8, Q2=0.4). In the patients with a DL IBS onset, stool metabolomic profiles of the 7 IBS-C discriminated from the 8 IBS-D patients (R2=0.9, Q2=0.8). Profile differences were not seen between IBS-C and IBS-D with a non-DL onset of IBS. In preliminary studies, incubation of DRG neurons with stool supernatant from 1 DL IBS-D and 1 non-DL IBS-D increased peak [Ca2+]i responses to capsaicin compared to incubation with media (DL: 5.5±0.9 vs 2.3±0.7; non-DL: 6.9±0.7 vs 3.9±0.4% ΔF/F). Similarly, the number of responsive neurons to capsaicin was increased after incubation with IBS stool supernatant vs media (DL: 27% vs 8%; non-DL 19% vs 12%). Conclusions Different metabolomic and bacterial profiles between DL and non-DL onset of IBS-D suggests a novel means to better phenotype clinically defined IBS subgroups. While initial results with stool supernatants from both a DL and non-DL IBS-D patient suggest increased pain signalling in DRG neurons, more studies are needed to determine if there are differences between these two subgroups as well as healthy controls. Funding Agencies CIHRSoutheastern Ontario Academic Medical Organization (SEAMO)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».