UNIQUE MICROBIOME SIGNATURES RELATED TO CANCER SURVIVORSHIP AND COGNITIVE DECLINE IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Significant scientific advancements have resulted in new and effective therapies for patients with cancer. Although this leads to an increased cancer survivor population, there are several long-term side effects of cancer treatments, including a high risk of developing dementia. Emerging evidence shows that the gut microbiota significantly contributes to brain health and dementia pathology; however, its role in cancer treatment-related side effects, specifically in older adults, is not well known. Here, we used 110 participants from our MiaGB (Microbiome in aging Gut and Brain) consortium aged 60 years and older and analyzed their gut microbiome (using whole genome sequencing) with cognitive function (using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and MiniCog). We observed an 8% increase in cognitive impairment (CI) in cancer survivors compared to non-cancer participants (46% vs 38%, respectively). When only comparing cognitively healthy versus CI, the abundance of Escherichia coli was significantly higher in the CI group, while Streptococcus thermophilus was higher in the cognitively healthy group. Additionally, the abundances of Dorea sp. CAG 317, Ruminococcus gnavus, Roseburia faecis, and Eggerthella lenta were significantly increased in the gut of cancer survivors compared to non-cancer participants. Specifically, the abundance of Dorea sp. CAG 317 was increased in cancer survivors with CI. These findings suggest that unique microbiome signatures induced by cancer treatments may impair cognitive function. Furthermore, understanding the associations between the microbiota and cognitive function in cancer survivors will aid the development of therapeutics to combat cancer treatment-related side effects, which are a growing public health concern.
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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 ».