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Enregistrement W4281905638 · doi:10.1186/s40168-022-01270-7

Linking gastrointestinal microbiota and metabolome dynamics to clinical outcomes in paediatric haematopoietic stem cell transplantation

2022· article· en· W4281905638 sur OpenAlexaff
Gintare Vaitkute, Gordana Panić, Dagmar Alber, Intan Faizura-Yeop, Elaine Cloutman-Green, Jonathan R. Swann, Paul Veys, Joseph F. Standing, Nigel Klein, Mona Bajaj‐Elliott

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNIHR Great Ormond Street Hospital Biomedical Research CentreGreat Ormond Street Hospital CharityMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésBiologyTransplantationMetabolomeLachnospiraceaeMicrobiomeHematopoietic stem cell transplantationImmunologyInternal medicineMedicineBioinformaticsBacteriaFirmicutesGeneticsMetabolomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Haematopoietic stem cell transplantation is a curative procedure for a variety of conditions. Despite major advances, a plethora of adverse clinical outcomes can develop post-transplantation including graft-versus-host disease and infections, which remain the major causes of morbidity and mortality. There is increasing evidence that the gastrointestinal microbiota is associated with clinical outcomes post-haematopoietic stem cell transplantation. Herein, we investigated the longitudinal dynamics of the gut microbiota and metabolome and potential associations to clinical outcomes in paediatric haematopoietic stem cell transplantation at a single centre. RESULTS: On admission (baseline), the majority of patients presented with a different gut microbial composition in comparison with healthy control children with a significantly lower alpha diversity. A further, marked decrease in alpha diversity was observed immediately post-transplantation and in most microbial diversity, and composition did not return to baseline status whilst hospitalised. Longitudinal trajectories identified continuous fluctuations in microbial composition, with the dominance of a single taxon in a significant proportion of patients. Using pam clustering, three clusters were observed in the dataset. Cluster 1 was common pre-transplantation, characterised by a higher abundance of Clostridium XIVa, Bacteroides and Lachnospiraceae; cluster 2 and cluster 3 were more common post-transplantation with a higher abundance of Streptococcus and Staphylococcus in the former whilst Enterococcus, Enterobacteriaceae and Escherichia predominated in the latter. Cluster 3 was also associated with a higher risk of viraemia. Likewise, further multivariate analysis reveals Enterobacteriaceae, viraemia, use of total parenteral nutrition and various antimicrobials contributing towards cluster 3, Streptococcaceae, Staphylococcaceae, Neisseriaceae, vancomycin and metronidazole contributing towards cluster 2. Lachnospiraceae, Ruminococcaceae, Bifidobacteriaceae and not being on total parenteral nutrition contributed to cluster 1. Untargeted metabolomic analyses revealed changes that paralleled fluctuations in microbiota composition; importantly, low faecal butyrate was associated with a higher risk of viraemia. CONCLUSIONS: These findings highlight the frequent shifts and dominations in the gut microbiota of paediatric patients undergoing haematopoietic stem cell transplantation. The study reveals associations between the faecal microbiota, metabolome and viraemia. To identify and explore the potential of microbial biomarkers that may predict the risk of complications post-HSCT, larger multi-centre studies investigating the longitudinal microbial profiling in paediatric haematopoietic stem cell transplantation are warranted. Video abstract.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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