Profiling the Fungal Microbiome after Fecal Microbiota Transplantation for Graft-versus-Host Disease: Insights from a Phase 1 Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
Disruption of the intestinal bacterial microbiota is frequently observed in the context of allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) and is particularly pronounced in patients who develop graft-versus-host disease (GVHD). Donor fecal microbiota transplantation (FMT) restores gut microbial diversity and reduces GVHD in HCT recipients. The composition of the intestinal fungal community in patients with GVHD, and whether fungal taxa are transferred during FMT are currently unknown. We performed a secondary analysis of our clinical trial of FMT in patients with steroid-refractory GVHD with a focus on the mycobiota. We characterized the fecal mycobiota of 17 patients and healthy FMT donors using internal transcribed spacer amplicon sequencing. The donor who provided the majority of FMT material in our study represents an n-of-one study of the intestinal flora over time. In this donor, mycobiota composition fluctuated over time while the bacterial microbiota remained stable over 16 months. Fungal DNA was detected more frequently in baseline stool samples from patients with steroid-refractory GVHD than in patients with steroid-dependent GVHD. We could detect fungal taxa in the majority of samples but did not see evidence of mycobiota transfer from donor to recipient. Our study demonstrates the feasibility of profiling the mycobiota alongside the more traditional bacterial microbiota, establishes the methodology, and provides a first insight into the mycobiota composition of patients with GVHD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».