Altered Gut Microbiota Composition and Its Potential Association in Patients with Advanced Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the second-most-common cause of cancer death. In recent years, studies have suggested that intestinal microbiota dysregulation is closely related to HCC and can affect the therapeutic efficacy of immune checkpoint inhibitors. However, there are few data on the relationship between altered gut microbiota composition and its potential association in patients with advanced hepatocellular carcinoma. Hence, in this study, we aimed to investigate the gut microbiota profile associated with advanced hepatocarcinoma. In total, 20 patients with advanced hepatocarcinoma and 20 matched healthy participants were recruited. Stool samples were collected for 16S rRNA sequencing to confirm intestinal microbiota dysbiosis. The results showed that the Nseqs index in advanced hepatocarcinoma patients was significantly different compared with that in healthy individuals, while the butyrate-producing bacteria decreased and LPS-producing bacteria increased. Meanwhile, Lactobacillus, Anaerostipes, Fusicatenibacter, Bifidobacterium, and Faecalibacterium were significantly correlated with AFP, ALT, AST, and PIVKA. Our findings characterized the gut microbiota composition of advanced hepatocarcinoma, providing an experimental basis and theoretical support for using microbiota to regulate immunotherapy, achieve potential biomarkers for diagnosis, and improve the effect of clinical treatment for patients with advanced hepatocarcinoma.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».