Investigating the oral microbiome in retrospective and prospective cases of prostate, colon, and breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human microbiome has been proposed as a useful biomarker for several different human diseases including various cancers. To answer this question, we examined salivary samples from two Canadian population cohorts, the Atlantic Partnership for Tomorrow’s Health project (PATH) and Alberta’s Tomorrow Project (ATP). Sample selection was then divided into both a retrospective and prospective case control design examining individuals with prostate, breast, or colon cancer. In total 89 retrospective and 260 prospective cancer cases were matched to non-cancer controls and saliva samples were sequenced using 16S rRNA gene sequencing to compare bacterial diversity, and taxonomic composition. We found no significant differences in alpha or beta diversity across any of the three cancer types and two study designs. Although retrospective colon cancer samples did show evidence on visual clustering in weighted beta diversity metrics. Differential abundance analysis of individual taxon showed several taxa that were associated with previous cancer diagnosis in all three groupings within the retrospective study design. However, only one genus ( Ruminococcaceae UCG-014 ) in breast cancer and one ASV ( Fusobacterium periodonticum ) in colon cancer was identified by more than one differential abundance (DA) tool. In prospective cases of disease three ASVs were associated with colon cancer, one ASV with breast cancer, and one ASV with prostate cancer. None overlapped between the two different study cohorts. Attempting to identify microbial signals using Random Forest classification showed relatively low levels of signal in both prospective and retrospective cases of breast and prostate cancer (AUC range: 0.394-0.665). Contrastingly, colon cancer did show signal in our retrospective analysis (AUC: 0.745) and in one of two prospective cohorts (AUC: 0.717). Overall, our results indicate that it is unlikely that reliable oral microbial biomarkers of disease exist in the context of both breast and prostate cancer. However, they do suggest that further research into the relationship between the oral microbiome and colon cancer could be fruitful. Particularly in the context of early disease progression and risk of cancer development.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».