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Enregistrement W4206998617 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.821

P700 The GEM Project: Stool metabolomic profile is associated with microbiome risk score and with future onset of Crohn’s disease in healthy first-degree relatives

2022· article· en· W4206998617 sur OpenAlexaff
S H Lee, Juan A. Raygoza Garay, Williams Turpin, Michelle I. Smith, Ashleigh Goethel, Anne M. Griffiths, Paul Moayyedi, Osvaldo Espin‐Garcia, María T. Abreu, Guy Aumais, C N Bernstein, I Avni Biron, Maria Cino, Colette Deslandres, Iris Dotan, Brian G. Feagan, David S. Guttman, Hien Q. Huynh, J S Hyams, Kevan Jacobson, David R. Mack, John K. Marshall, Anthony Otley, Remo Panaccione, Mark J. Ropeleski, Mark S. Silverberg, A. Hillary Steinhart, Dan Turner, Baruch Yerushalmi, Wei Xu, Kenneth Croitoru

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of OttawaBC Children's HospitalUniversity of ManitobaUniversity of TorontoWestern UniversityIzaak Walton Killam Health CentreHôpital Maisonneuve-RosemontPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenDalhousie UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster UniversityUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioPopulation Health Research InstituteUniversity of CalgaryMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineCohortMedicineMicrobiomeMetabolomicsDiseaseLogistic regressionConditional logistic regressionCrohn's diseaseGastroenterologyCase-control studyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We recently developed and validated a microbial composition-based risk score (MRS) that predicts future risk of Crohn’s disease (CD) development among healthy first-degree relatives (FDR) of CD patients. We hypothesized that stool metabolomic profiles may mediate the effect of microbiome-based risk on future onset of CD. Methods Healthy FDRs of CD patients were recruited as part of the CCC-GEM Project. Stool metabolomics data were available in the nested case-control cohort (a subset of CCC-GEM cohort) whereby FDRs who later developed CD (n=56) were matched approximately 1:1 by age, sex, follow-up duration, and geographical location with control FDRs remaining healthy (n=66). Stool metabolomics were assessed using the Metabolon’s DiscoveryHD4™ platform, and the stool microbiome characterized by 16s rDNA amplicon sequencing. A multivariable conditional logistic regression model was evaluated on the disease development as a function of individual stool metabolites. Spearman correlation evaluated the rank values between stool metabolites and the MRS. Results 122 healthy FDRs (median age 15 years, 60% female) were followed for a median 5.2 years. Among 1,029 stool metabolites that were analyzed, 79 were associated with future risk of CD (p<0.05); however, none remained significant after adjustment for false-discovery rate. Considering the exploratory nature of this study with limited sample size, we focused on the top seven metabolites associated with CD onset (p<0.01). Of these, two stool metabolites (dimethylglycine, methylmyristate) were associated with increased risk of CD onset while five (cytosine, guanine, cytidine, hydroxyglutarate, nervonate) were associated with decreased risk of CD development. The two metabolites positively associated with CD onset were also positively correlated with the MRS, while the five metabolites negatively associated with CD onset, were also negatively correlated with the MRS. Meanwhile, 24 stool metabolites had significant correlation with MRS (false-discovery rate-corrected p<0.2). Among those, a total of four stool metabolites (cytosine, guanine, methymyristate, cytidine) overlapped with the top seven stool metabolites associated with CD onset. Conclusion Changes in stool metabolite profiles may predict future risk of CD. A subset of these metabolites has significant correlation with the MRS with consistent direction of effect. This may suggest that these particular stool metabolites mediate the putative effects of the gut microbiome on CD risk. Further validation in the entire GEM cohort is warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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