Noninvasive, microbiome-based diagnosis of inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent progress in our understanding of the association between the gut microbiome and inflammatory bowel disease (IBD), the role of microbiome biomarkers in IBD diagnosis remains underexplored. Here we developed a microbiome-based diagnostic test for IBD. By utilization of metagenomic data from 5,979 fecal samples with and without IBD from different geographies and ethnicities, we identified microbiota alterations in IBD and selected ten and nine bacterial species for construction of diagnostic models for ulcerative colitis and Crohn’s disease, respectively. These diagnostic models achieved areas under the curve >0.90 for distinguishing IBD from controls in the discovery cohort, and maintained satisfactory performance in transethnic validation cohorts from eight populations. We further developed a multiplex droplet digital polymerase chain reaction test targeting selected IBD-associated bacterial species, and models based on this test showed numerically higher performance than fecal calprotectin in discriminating ulcerative colitis and Crohn’s disease from controls. Here we discovered universal IBD-associated bacteria and show the potential applicability of a multibacteria biomarker panel as a noninvasive tool for IBD diagnosis. Using ethnically and geographically diverse metagenomic data, the authors identify microbiota alterations associated with inflammatory bowel disease (IBD). They discover universal IBD-associated bacteria, which serve as the basis for a multibacteria biomarker panel that could support a noninvasive tool for IBD diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».