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Enregistrement W4396517683 · doi:10.1080/19490976.2024.2345134

Recipient microbiome-related features predicting metabolic improvement following fecal microbiota transplantation in adults with severe obesity and metabolic syndrome: a secondary analysis of a phase 2 clinical trial

2024· article· en· W4396517683 sur OpenAlexaff
Zhengxiao Zhang, Valentin Mocanu, Edward C. Deehan, Naomi Hotte, Yuanyuan Zhu, Shanshan Wei, Dina Kao, Shahzeer Karmali, Daniel W. Birch, Jens Walter, Karen Madsen

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFecal bacteriotherapyBiologyMicrobiomeObesityMetabolic syndromeFecesTransplantationGut microbiomeGut floraInternal medicineBioinformaticsImmunologyMedicineEndocrinologyMicrobiologyAntibioticsClostridium difficile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial-based therapeutics in clinical practice are of considerable interest, and a recent study demonstrated fecal microbial transplantation (FMT) followed by dietary fiber supplements improved glucose homeostasis. Previous evidence suggests that donor and recipient compatibility and FMT protocol are key determinants, but little is known about the involvement of specific recipient factors. Using data from our recent randomized placebo-control phase 2 clinical trial in adults with obesity and metabolic syndrome, we grouped participants that received FMT from one of 4 donors with either fiber supplement into HOMA-IR responders (n = 21) and HOMA-IR non-responders (n = 8). We further assessed plasma bile acids using targeted metabolomics and performed subgroup analyzes to evaluate the effects of recipient parameters and gastrointestinal factors on microbiota engraftment and homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA2-IR) response. The baseline fecal microbiota composition at genus level of recipients could predict the improvements in HOMA2-IR at week 6 (ROC-AUC = 0.70). Prevotella was identified as an important predictor, with responders having significantly lower relative abundance than non-responders (p = .02). In addition, recipients displayed a highly individualized degree of microbial engraftment from donors. Compared to the non-responders, the responders had significantly increased bacterial richness (Chao1) after FMT and a more consistent engraftment of donor-specific bacteria ASVs (amplicon sequence variants) such as Faecalibacillus intestinalis (ASV44), Roseburia spp. (ASV103), and Christensenellaceae spp. (ASV140) (p < .05). Microbiota engraftment was strongly associated with recipients’ factors at baseline including initial gut microbial diversity, fiber and nutrient intakes, inflammatory markers, and bile acid derivative levels. This study identified that responders to FMT therapy had a higher engraftment rate in the transplantation of specific donor-specific microbes, which were strongly correlated with insulin sensitivity improvements. Further, the recipient baseline gut microbiota and related factors were identified as the determinants for responsiveness to FMT and fiber supplementation. The findings provide a basis for the development of precision microbial therapeutics for the treatment of metabolic syndrome.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations42
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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