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Enregistrement W3047450785 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a56

Abstract A56: Effect of chemotherapy on gut microbiota and microbiota-derived metabolites in children with cancer

2020· article· en· W3047450785 sur OpenAlexaffabout
Abderrahim Benmoussa, Véronique Bélanger, Émile Lévy, Caroline Laverdière, Alain Stintzi, Daniel Sinnett, Valérie Marcil

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraCancerMedicineChemotherapyPediatric cancerImmunologyAntibioticsOncologyBioinformaticsInternal medicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chemotherapy used to treat pediatric cancers often causes significant side effects including vomiting, diarrhea, and severe infections. Bacteria composing the intestinal microbiota play a major role in the health of individuals. The modification of the gut microbiota profile (by nutrition, antibiotics, or other chemical agents) can lead to beneficial or adverse effects on health status. It has been suggested that the gut microbiota may modulate response to treatment, including side effects from chemotherapy. However, studies in the field are lacking to prove this concept. We aim to examine whether the modifications of gut microbiota profiles are associated with negative sides effects of pediatric cancer treatment and lead to higher peripheral inflammation and oxidative stress. To explore this new line of research, we are studying the longitudinal changes in gut microbiota, bacterial-derived metabolites, and state of inflammation and oxidative stress during cancer treatment. A total of 38 children with acute lymphoblastic leukemia and non-Hodgkin lymphoma will be recruited at Sainte-Justine UHC in Montreal. We are collecting clinical data, blood, and fecal samples at different time points during treatment. Nutritional data are gathered with 24-hour recalls assessing diet prior to sample collection. Our methodology includes multiplexed massively parallel sequencing, ELISA, high-performance liquid chromatography, gas chromatography-mass spectrometry, and enzymatic techniques. Our findings will serve as a foundation for mechanistic studies and the development of biomarkers for therapeutic use, and contribute to a better understanding of individual responses to childhood cancer therapy. Citation Format: Abderrahim Benmoussa, Véronique Bélanger, Emile Levy, Caroline Laverdière, Alain Stintzi, Daniel Sinnett, Valérie Marcil. Effect of chemotherapy on gut microbiota and microbiota-derived metabolites in children with cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A56.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
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