Mega- and meta-analyses of fecal metagenomic studies in predicting response to immune checkpoint inhibitors.
Notice bibliographique
Résumé
2570 Background: A number of studies have demonstrated that the gut microbiome of responders to immune checkpoint inhibitors (ICI) is compositionally different compared to that of non-responders. However, differences in study design, patient cohorts and bioinformatic analyses make it challenging to identify bacterial species consistently associated with response to ICI across different cohorts and cancer types. Methods: We leveraged the statistical power of mega- and meta-analyses to identify bacterial species consistently associated with response to ICI using data from three published fecal metagenomic studies (Gopalakrishnan et al., Science 2018; Matson et al., Science 2018; Routy et al., Science 2018). Metagenomic data was uniformly processed and analyzed using Metaphlan v2.0. We conducted a two-part modelling approach of bacterial species present in at least 20% of samples to account for both prevalence and relative abundance differences between responders/non-responders. Results: A total of 190 patients (n = 103 responders; n = 87 non-responders) were included from the three studies. Data from Routy et al., was analyzed as subsets based on tumor type for a total of 4 analyzed cohorts. We identified five species including Bacteroides thetaiotaomicron, Clostridium bolteae, Holdemania filiformis, Clostridiaceae bacterium JC118 and Escherichia coli that were concordantly significantly different between responders and non-responders using both meta- and mega-analyses. B. thetaiotaomicron and Clostridium bolteae relative abundance (RA) were independently predictive of non-response to immunotherapy when data sets were combined and analyzed using mega-analyses (AUC 0.59 95% CI 0.51-0.68 and AUC 0.61 95% CI 0.52-0.69, respectively). Conclusions: Despite inter-cohort heterogeneity in tumor type, treatment regimens, and sequencing modalities, meta- and mega analysis of published metagenomic studies identified generalizable bacterial species associated with ICI response or lack thereof. B. thetaiotaomicron and C. bolteae were predictors of non-response to ICI suggesting the clinical potential of narrow spectrum anti-biotics targeting non-response associated bacterial species to improve outcomes in ICI recipients.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».