Urine and Serum Metabolomic Profiles Differ by Disease Activity in Pregnant Women With Inflammatory Bowel Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Inflammatory bowel disease (IBD), inclusive of ulcerative colitis and Crohn's disease, are chronic inflammatory conditions that impact women of childbearing age. It has been previously shown that IBD is associated with altered metabolomic profiles, but whether metabolomic changes also affect pregnant patients with IBD is completely unknown. Methods: This was a prospective cohort study comprised of 48 pregnant women with IBD who were followed throughout preconception and pregnancy. IBD disease activity was measured using biochemical markers C-reactive protein or fecal calprotectin using enzyme-linked immunosorbent assay and clinical disease activity using Harvey-Bradshaw Index or partial Mayo scores. Serum and urine samples were collected from preconception, trimester 1, and trimester 2 and analyzed using nuclear magnetic resonance spectroscopy combined with metabolomics set enrichment analysis. Results: We identified a total of 24 urine metabolites and 17 serum metabolites which were altered by active disease across pregnancy. First trimester (T1) active disease-associated metabolites were enriched in "amino acid metabolism" and "fatty-acid β-oxidation." The leading urine metabolites at T1 were trimethyl-N-oxide (TMAO), succinic acid, and 3-hydroxy-2-methylbutyric acid, and leading serum metabolites were TMAO, glucose, and acetic acid. Multivariate modeling using serum TMAO, glucose, and acetic acid predicts T1 disease activity and correlated with mode of delivery and infant weights at delivery. Moreover, cross-time point modeling using metabolomes predicted future disease flare-up during pregnancy. Conclusion: These results suggest select host metabolites may be able to discriminate and predict disease activity and are correlated with pregnancy outcomes at delivery. This warrants further validation of metabolomics to monitor IBD in pregnancy.
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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 ».