P1338 Defining the preclinical changes of microbial composition, gut barrier function, and subclinical inflammatory markers associated with future risk of ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory condition of the rectum and colon with a complex aetiology involving genetic, immune, and microbial factors. Less is known about the pre-disease phase of UC compared to Crohn’s disease (CD). Investigating the preclinical biomarkers that precede the development of UC may provide insights into its pathogenesis. Methods Participants were recruited as part of the CCC-GEM project, a prospective cohort study following healthy first-degree relatives (FDR) of patients with CD. Baseline gut inflammation was assessed using faecal calprotectin (FCP), with a cut-off of 100ug/g, while baseline gut permeability was assessed by the fractional urinary excretion ratio of lactulose-to-mannitol (LMR). Baseline faecal microbiome composition was analyzed using 16s rRNA sequences, and functional pathways were inferred using PICRUSt2. Cox proportional hazards models were used to assess the association of baseline variables with UC onset, adjusting for age, sex, and family clustering. Significance was determined using p-values and false discovery rate-adjusted q-values. Results Among 3,596 FDRs, 16 developed UC during a median follow-up of 6.88 years. FDRs with elevated baseline FCP had a 3.1-fold higher risk (p=0.02) of developing UC, while no significant association was observed between baseline LMR and UC onset. The relative abundance of genus Bilophila (HR=0.33 per SD, q=0.010) and Bifidobacteria (HR=0.16, q=0.02) were associated with UC risk, but lost significance after adjusting for FCP. Interestingly, the relative abundances of genera Alistipes (HR=0.15, q=0.0007), Phascolarctobacterium (HR=0.08, q=0.027), Christensenellaceae R.7 group (HR=8.37, q=0.02) and Angelakisella (HR=5.28, q=0.004) remained significantly associated with risk of UC even after adjusting for FCP. Thirty-seven pathways, predominantly involved in specific metabolic processes such as carbohydrates, lipid, or folate metabolism, were also associated with UC risk. Fur example, pathways involving hydroxymethylglutaryl-CoA reductase (HR=0.44, q=0.03), choline monooxygenase (HR=0.22, q=0.005), and 3-phenylpropionate/trans-cinnamate dioxygenase (HR=4.70, q=0.001) remained significantly associated with UC risk even after adjusting for FCP. Conclusion We report that elevated FCP, but not LMR, was significantly associated with future risk of UC. Furthermore, specific microbial taxa and functional pathways exhibited strong associations with future risk of UC, independent of FCP. These microbial signatures were distinct from the previously reported pre-CD microbial changes, suggesting a unique gut microbial contribution to the development of UC. References Raygoza Garay JA, Turpin W, Lee S-H, et al. Gastroenterology 2023;165:670–681.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».