A role for diet and gut microbiota metabolites in autologous hematopoietic cell transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The gut microbiome has an established role in allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT), but not in an auto-HCT setting.We have hypothesized that fecal short-chain fatty acids (SCFA) and urinary 3-indoxyl sulfate (3-IS), which are metabolites derived from the action of the gut microbiome on dietary fiber, play a role in auto-HCT outcomes.Methods: This was a single-center prospective study involving auto-HCT recipients.Baseline patient and disease details, diet diaries, and antibiotic exposure were recorded in consenting patients.Serial (pre-HCT, week two, and week four post-HCT) SCFA and urine 3-IS levels were measured using liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry (LC-MS/MS).HCT outcomes were correlated with these metabolites.Results: Thirty patients (myeloma, n=13; lymphoma, n=17) were analyzed.The levels of urinary 3-IS, fecal acetate, propionate, and butyrate were found to be decreased at week two and were recovered by week four post-HCT.Those with low median nadir fecal butyrate levels at week two also had significantly lower pre-HCT and week four butyrate levels.Recipients with low butyrate levels had more grade ≥2 mucositis (80% vs. 33%, p=0.01) and low fiber intake (10.4 g vs. 13.6 g, p=0.04).They also had more carbapenem exposure (93% vs. 47%, p=0.005) and prolonged antibiotics (11 days vs. 8 days, p=0.008).There were no differences in the time to neutrophil or platelet engraftment, mortality, or disease response.Conclusion: Low pre-HCT fecal butyrate levels tend to persist post-HCT and they are associated with mucositis, dietary fiber intake, and antibiotic exposure.The gut microbiome and its modulation may play a role in auto-HCT settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».