Fecal host biomarkers predicting severity of Clostridioides difficile infection
Notice bibliographique
Résumé
Clostridioides difficile is a major cause of health care-associated diarrhea. Severity ranges from mild to life-threatening, but this variability remains poorly understood. Microbiologic diagnosis of C. difficile infection (CDI) is straightforward but offers little insight into the patient's prognosis or into pathophysiologic determinants of clinical trajectory. The aim of this study was to discover host-derived, CDI-specific fecal biomarkers involved in disease severity. Subjects without and with CDI diarrhea were recruited. CDI severity was based on Infectious Diseases Society of America/Society for Healthcare Epidemiology of America criteria. We developed a liquid chromatography tandem mass spectrometry approach to identify host-derived protein biomarkers from stool and applied it to diagnostic samples for cohort-wise comparison (CDI-negative vs. nonsevere CDI vs. severe CDI). Selected biomarkers were orthogonally confirmed and subsequently verified in a CDI mouse model. We identified a protein signature from stool, consisting of alpha-2-macroglobulin (A2MG), matrix metalloproteinase-7 (MMP-7), and alpha-1-antitrypsin (A1AT), that not only discriminates CDI-positive samples from non-CDI ones but also is potentially associated with disease severity. In the mouse model, this signature with the murine homologs of the corresponding proteins was also identified. A2MG, MMP-7, and A1AT serve as biomarkers in patients with CDI and define novel components of the host response that may determine disease severity.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».