MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401169155 · doi:10.1172/jci168789

Human milk antibodies to global pathogens reveal geographic and interindividual variations in IgA and IgG

2024· article· en· W4401169155 sur OpenAlexaff
Joseph J. Campo, Antti Seppo, Arlo Randall, Jozelyn Pablo, Chris Hung, Andy Teng, Adam D. Shandling, Johnathon Truong, Amit Oberai, James E. Miller, Najeeha Talat Iqbal, Pablo Peñataro Yori, Anna Kaarina Kukkonen, Mikael Kuitunen, L. Beryl Guterman, Shaun K. Morris, Lisa G. Pell, Abdullah Al Mahmud, Girija Ramakrishan, Eva Heinz, Beth D. Kirkpatrick, Abu Syed Golam Faruque, Rashidul Haque, R. John Looney, Margaret Kosek, Erkki Savilahti, Saad B. Omer, Daniel Roth, William A. Petri, Kirsi M. Järvinen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Center, University of RochesterUniversity of RochesterBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAntibodyImmunologyImmunoglobulin AImmunoglobulin GBiologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUNDThe use of high-throughput technologies has enabled rapid advancement in the knowledge of host immune responses to pathogens. Our objective was to compare the repertoire, protection, and maternal factors associated with human milk antibodies to infectious pathogens in different economic and geographic locations.METHODSUsing multipathogen protein microarrays, 878 milk and 94 paired serum samples collected from 695 women in 5 high and low-to-middle income countries (Bangladesh, Finland, Peru, Pakistan, and the United States) were assessed for specific IgA and IgG antibodies to 1,607 proteins from 30 enteric, respiratory, and bloodborne pathogens.RESULTSThe antibody coverage across enteric and respiratory pathogens was highest in Bangladeshi and Pakistani cohorts and lowest in the U.S. and Finland. While some pathogens induced a dominant IgA response (Campylobacter, Klebsiella, Acinetobacter, Cryptosporidium, and pertussis), others elicited both IgA and IgG antibodies in milk and serum, possibly related to the invasiveness of the infection (Shigella, enteropathogenic E. coli "EPEC", Streptococcus pneumoniae, Staphylococcus aureus, and Group B Streptococcus). Besides the differences between economic regions and decreases in concentrations over time, human milk IgA and IgG antibody concentrations were lower in mothers with high BMI and higher parity, respectively. In Bangladeshi infants, a higher specific IgA concentration in human milk was associated with delayed time to rotavirus infection, implying protective properties of antirotavirus antibodies, whereas a higher IgA antibody concentration was associated with greater incidence of Campylobacter infection.CONCLUSIONThis comprehensive assessment of human milk antibody profiles may be used to guide the development of passive protection strategies against infant morbidity and mortality.FUNDINGBill and Melinda Gates Foundation grant OPP1172222 (to KMJ); Bill and Melinda Gates Foundation grant OPP1066764 funded the MDIG trial (to DER); University of Rochester CTSI and Environmental Health Sciences Center funded the Rochester Lifestyle study (to RJL); and R01 AI043596 funded PROVIDE (to WAP).

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical InvestigationMême sujetViral gastroenteritis research and epidemiologyTravaux en français237 207