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Enregistrement W4308359830 · doi:10.1016/j.jaci.2022.09.041

The upper-airway microbiome as a biomarker of asthma exacerbations despite inhaled corticosteroid treatment

2022· article· en· W4308359830 sur OpenAlexaff
Javier Pérez-García, Mario A. González Carracedo, Antonio Espuela‐Ortiz, José María Hernández Pérez, Ruperto González‐Pérez, Olaia Sardón‐Prado, Elena Martín-González, Elena Mederos‐Luis, Paloma Poza‐Guedes, Paula Corcuera, Ariel Callero, Inmaculada Sánchez‐Machín, Javier Korta‐Murua, José Antonio Pérez Pérez, Jesús Villar, Maria Pino‐Yanes, Fabián Lorenzo-Díaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIUniversidad de La LagunaAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesMinisterio de Ciencia e InnovaciónGlaxoSmithKline
Mots-clésAsthmaBiomarkerMicrobiomeCorticosteroidInhaled corticosteroidsAirwayMedicineAsthma exacerbationsInhalationImmunologyInternal medicineBioinformaticsBiologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The response to inhaled corticosteroids (ICS) in asthma is affected by the interplay of several factors. Among these, the role of the upper-airway microbiome has been scarcely investigated. We aimed to evaluate the association between the salivary, pharyngeal, and nasal microbiome with asthma exacerbations despite receipt of ICS. Methods Samples from 250 asthma patients from the Genomics and Metagenomics of Asthma Severity (GEMAS) study treated with ICS were analyzed. Control/case subjects were defined by the absence/presence of asthma exacerbations in the past 6 months despite being treated with ICS. The bacterial microbiota was profiled by sequencing the V3-V4 region of the 16S rRNA gene. Differences between groups were assessed by PERMANOVA and regression models adjusted for potential confounders. A false discovery rate (FDR) of 5% was used to correct for multiple comparisons. Classification models of asthma exacerbations despite ICS treatment were built with machine learning approaches based on clinical, genetic, and microbiome data. Results In nasal and saliva samples, case subjects had lower bacterial diversity (Richness, Shannon, and Faith indices) than control subjects (.007 ≤ P ≤ .037). Asthma exacerbations accounted for 8% to 9% of the interindividual variation of the salivary and nasal microbiomes (.003 ≤ P ≤ .046). Three, 4, and 11 bacterial genera from the salivary, pharyngeal, and nasal microbiomes were differentially abundant between groups (4.09 × 10 −12 ≤ FDR ≤ 0.047). Integrating clinical, genetic, and microbiome data showed good discrimination for the development of asthma exacerbations despite receipt of ICS (AUC training : 0.82 and AUC validation : 0.77). Conclusion The diversity and composition of the upper-airway microbiome are associated with asthma exacerbations despite ICS treatment. The salivary microbiome has a potential application as a biomarker of asthma exacerbations despite receipt of ICS.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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