Pulmonary microbiome and transcriptome signatures reveal distinct pathobiologic states associated with mortality in two cohorts of pediatric stem cell transplant patients
Notice bibliographique
Résumé
Lung injury is a major determinant of survival after pediatric hematopoietic cell transplantation (HCT). A deeper understanding of the relationship between pulmonary microbes, immunity, and the lung epithelium is needed to improve outcomes. In this multicenter study, we collected 278 bronchoalveolar lavage (BAL) samples from 229 patients treated at 32 children's hospitals between 2014-2022. Using paired metatranscriptomes and human gene expression data, we identified 4 patient clusters with varying BAL composition. Among those requiring respiratory support prior to sampling, in-hospital mortality varied from 22-60% depending on the cluster (p=0.007). The most common patient subtype, Cluster 1, showed a moderate quantity and high diversity of commensal microbes with robust metabolic activity, low rates of infection, gene expression indicating alveolar macrophage predominance, and low mortality. The second most common cluster showed a very high burden of airway microbes, gene expression enriched for neutrophil signaling, frequent bacterial infections, and moderate mortality. Cluster 3 showed significant depletion of commensal microbes, a loss of biodiversity, gene expression indicative of fibroproliferative pathways, increased viral and fungal pathogens, and high mortality. Finally, Cluster 4 showed profound microbiome depletion with enrichment of Staphylococci and viruses, gene expression driven by lymphocyte activation and cellular injury, and the highest mortality. BAL clusters were modeled with a random forest classifier and reproduced in a geographically distinct validation cohort of 57 patients from The Netherlands, recapitulating similar cluster-based mortality differences (p=0.022). Degree of antibiotic exposure was strongly associated with depletion of BAL microbes and enrichment of fungi. Potential pathogens were parsed from all detected microbes by analyzing each BAL microbe relative to the overall microbiome composition, which yielded increased sensitivity for numerous previously occult pathogens. These findings support personalized interpretation of the pulmonary microenvironment in pediatric HCT, which may facilitate biology-targeted interventions to improve outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».