Gut microbiome is associated with multiple sclerosis activity in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify features of the gut microbiome associated with multiple sclerosis activity over time. METHODS: We used 16S ribosomal RNA sequencing from stool of 55 recently diagnosed pediatric-onset multiple sclerosis patients. Microbiome features included the abundance of individual microbes and networks identified from weighted genetic correlation network analyses. Prentice-Williams-Peterson Cox proportional hazards models estimated the associations between features and three disease activity outcomes: clinical relapses and both new/enlarging T2 lesions and new gadolinium-enhancing lesions on brain MRI. Analyses were adjusted for age, sex, and disease-modifying therapies. RESULTS: Participants were followed, on average, 2.1 years. Five microbes were nominally associated with all three disease activity outcomes after multiple testing correction. These included butyrate producers Odoribacter (relapse hazard ratio = 0.46, 95% confidence interval: 0.24, 0.88) and Butyricicoccus (relapse hazard ratio = 0.49, 95% confidence interval: 0.28, 0.88). Two networks of co-occurring gut microbes were significantly associated with a higher hazard of both MRI outcomes (gadolinium-enhancing lesion hazard ratios (95% confidence intervals) for Modules 32 and 33 were 1.29 (1.08, 1.54) and 1.42 (1.18, 1.71), respectively; T2 lesion hazard ratios (95% confidence intervals) for Modules 32 and 33 were 1.34 (1.15, 1.56) and 1.41 (1.21, 1.64), respectively). Metagenomic predictions of these networks demonstrated enrichment for amino acid biosynthesis pathways. INTERPRETATION: Both individual and networks of gut microbes were associated with longitudinal multiple sclerosis activity. Known functions and metagenomic predictions of these microbes suggest the important role of butyrate and amino acid biosynthesis pathways. This provides strong support for future development of personalized microbiome interventions to modify multiple sclerosis disease activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».