Improvements in Gut Microbiome Composition and Clinical Symptoms Following Familial Fecal Microbiota Transplantation in a Nineteen-Year-Old Adolescent With Severe Autism
Notice bibliographique
Résumé
This case report describes a novel therapy for patients with severe autism spectrum disorder (ASD) that is worth further investigation. A 19-year-old male adolescent with ASD, who was not responding to standard treatment received fecal microbiota transplant (FMT) using donor material from his typically developing female sibling. The patient's ASD symptoms were assessed by assessors who were blind to the patient's past ASD symptomatology. Assessors used the Childhood Autism Rating Scale (CARS), an observation-based rating scale to assess developmental delay in children with autism (range of CARS scores is 15 - 60; a score > 28 is indicative of autism; higher score is positively correlated with degree of severity), at baseline and again at six timepoints post-FMT. The patient experienced marked improvements in microbiome diversity and composition over the year and a half period that followed the FMT procedure. Additionally, the patient who was previously nonverbal said his first two words and experienced a reduction in aggression 1-month post-FMT. To the authors' knowledge, this is the first report to demonstrate the use of familial FMT in an adolescent patient with ASD. Given that ASD symptom improvements post-FMT tend to occur in younger patients, the authors hypothesize that the use of a familial donor may be an important factor that contributed to the improved outcomes experienced by this older child.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».