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Enregistrement W4391162751 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0303

P173 Characterization of the gut microbiota and the colonic immune response in acute severe ulcerative colitis : the multi-omics ITAC project

2024· article· en· W4391162751 sur OpenAlexaff
Pauline Rivière, Monica Dallmann-Sauer, Raphaël Enaud, Talat Bessissow, Xavier Tréton, Mathieu Uzzan, Florian Poullenot, Frank Zerbib, David Laharie, Erwin Schurr

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisImmunologyMicrobiomeGut floraLachnospiraceaeImmune systemInflammationColitisFirmicutesInternal medicineBiologyBioinformaticsGeneDisease16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Limited understanding exists regarding the pathogenesis of acute severe ulcerative colitis (UC). Microorganisms are proposed as potential triggers due to the resemblances to infectious colitis and the essential role played by gut microbiota in UC-related inflammation. Our aim was to identify microbiome elements and host factors associated with acute severe UC. Methods This was a prospective study across three referral centers comparing two UC patient groups: acute severe hospitalized UC (as per Truelove and Witts criteria) and non-severe UC. We analyzed gut microbiota using 16S rRNA gene sequencing and conducted single-cell RNA-Seq on rectal biopsies in a subgroup of patients to uncover cellular subtypes and pathways involved in mucosal inflammation. We utilized whole blood RNA-Seq to investigate the host pathways involved in mediating systemic inflammation. Results Forty-one patients (23 (56%) female, median (interquartile range IQR) age 42 (34 – 57) years were included: 19 with acute severe UC and 22 with non-severe UC. Compared to patients with non-severe UC, those with acute severe UC displayed distinct gut microbiota with reduced diversity, increased Proteobacteria (Escherichia/Shigella genus), and decreased Lachnospiraceae and Ruminococcaceae. In severe cases (n=4 - 13,047 cells), single-cell RNA-Seq analysis of rectal biopsies revealed distinctive patterns compared to non-severe cases (n=5 - 18,433 cells): plasmablasts showed an altered transcriptomic profile with heightened IgG expression, and there was an expanded cluster of interleukin (IL) 26 expressing T cell population. Innate immune cells exhibited a pro-inflammatory profile marked by increased expression of the IL1B gene. In blood samples, we observed no distinct differentiation of transcriptomic profiles between severe and non-severe cases. Conclusion Our multi-omics study reveals key cellular and bacterial components in acute severe UC pathogenesis. We identified Proteobacteria, especially Escherichia coli as a potential pathobiont in acute severe UC. At the colonic level, we observed an increased IgG/IgA ratio, while both T cells and innate immune cells indicated a pro-Th17 mucosal environment. Enhanced systemic inflammation in acute severe UC was not reflected by specific changes in immune circulating cells. These insights may pave the way for future research focusing on microbiome modulation, interventions targeting plasmablasts, or nuanced inhibition of the Th17/IL-23 axis in acute severe UC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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