Pathobiological signatures of dysbiotic lung injury in pediatric patients undergoing stem cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic cell transplantation (HCT) uses cytotoxic chemotherapy and/or radiation followed by intravenous infusion of stem cells to cure malignancies, bone marrow failure and inborn errors of immunity, hemoglobin and metabolism. Lung injury is a known complication of the process, due in part to disruption in the pulmonary microenvironment by insults such as infection, alloreactive inflammation and cellular toxicity. How microorganisms, immunity and the respiratory epithelium interact to contribute to lung injury is uncertain, limiting the development of prevention and treatment strategies. Here we used 278 bronchoalveolar lavage (BAL) fluid samples to study the lung microenvironment in 229 pediatric patients who have undergone HCT treated at 32 children's hospitals between 2014 and 2022. By leveraging paired microbiome and human gene expression data, we identified high-risk BAL compositions associated with in-hospital mortality (P = 0.007). Disadvantageous profiles included bacterial overgrowth with neutrophilic inflammation, microbiome contraction with epithelial fibroproliferation and profound commensal depletion with viral and staphylococcal enrichment, lymphocytic activation and cellular injury, and were replicated in an independent cohort from the Netherlands (P = 0.022). In addition, a broad array of previously occult pathogens was identified, as well as a strong link between antibiotic exposure, commensal bacterial depletion and enrichment of viruses and fungi. Together these lung-immune system-microorganism interactions clarify the important drivers of fatal lung injury in pediatric patients who have undergone HCT. Further investigation is needed to determine how personalized interpretation of heterogeneous pulmonary microenvironments may be used to improve pediatric HCT 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».