The microbiome enhances transcriptional inflammatory signatures and delays clinical resolution in cutaneous leishmaniasis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cutaneous leishmaniasis (CL) is a protozoal infection in which the immune response plays a major role in lesion development. The activation of local responses such as cytolysis by CD8+ T cells and release of IL-1β by myeloid cells is associated with poor clinical outcome in patients. We found that lesions from cutaneous leishmaniasis patients also exhibit a bacterial dysbiosis, but whether this dysbiosis affects immune responses and consequently impacts chemotherapy to heal the patients is unknown. We carried out an integrative multi-omics analysis of 64 patients, including RNA-seq and 16S-seq from lesion biopsies and clinical metadata. Staphylococcus was the dominant overrepresented genus in lesions from most patients, so we generated an in-house S. aureus pangenome to quantify transcript abundances through dual RNA-seq mapping analysis. Increased overall bacterial burden assessed by qPCR and the presence of S. aureus assessed by dual RNA-seq indicated enrichment for cytokines (e.g., IL1B), inflammatory responses (e.g., PTGS2), and chemotaxis (e.g., CXCL8) by Gene Ontology analysis. Of particular importance, we found that lesions with increased S. aureus transcript abundances exhibited high expression of inflammatory-related genes that have been associated with treatment failure, such as PRF1, GNLY, and GZMB. Correspondingly, we found that patients with a Staphylococcus spp. dysbiosis exhibited a delay in resolving their lesions following treatment. These results indicate that the microbiome influences the local immune responses in CL, affecting how patients respond to therapy by delaying the healing time. These results suggest that the use of antibiotics combined with chemotherapy may improve treatment outcome for CL. Supported by grant from NIH (R01 AI149456)
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».