The Salivary Microbiome and Predicted Metabolite Production are Associated with Progression from Barrett’s Esophagus to Esophageal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Esophageal adenocarcinoma (EAC) is rising in incidence and associated with poor survival, and established risk factors do not explain this trend. Microbiome alterations have been associated with progression from the precursor Barrett’s esophagus (BE) to EAC, yet the oral microbiome, tightly linked to the esophageal microbiome and easier to sample, has not been extensively studied in this context. We aimed to assess the relationship between the salivary microbiome and neoplastic progression in BE to identify microbiome-related factors that may drive EAC development. We collected clinical data and oral health and hygiene history and characterized the salivary microbiome from 250 patients with and without BE, including 78 with advanced neoplasia (high grade dysplasia or early adenocarcinoma). We assessed differential relative abundance of taxa by 16S rRNA gene sequencing and associations between microbiome composition and clinical features and used microbiome metabolic modeling to predict metabolite production. We found significant shifts and increased dysbiosis associated with progression to advanced neoplasia, with these associations occurring independent of tooth loss, and the largest shifts were with the genus Streptococcus . Microbiome metabolic models predicted significant shifts in the metabolic capacities of the salivary microbiome in patients with advanced neoplasia, including increases in L- lactic acid and decreases in butyric acid and L-tryptophan production. Our results suggest both a mechanistic and predictive role for the oral microbiome in esophageal adenocarcinoma. Further work is warranted to identify the biological significance of these alterations, to validate metabolic shifts, and to determine whether they represent viable therapeutic targets for prevention of progression in BE.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».