Impact of oral immunotherapy on diversity of gut microbiota in food-allergic children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food allergies (FAs) are an increasing public health concern, particularly in children. Oral immunotherapy (OIT) is an emerging treatment strategy under clinical investigation for desensitization of children with FA to food allergens. Dysbiosis of the gut microbiota has been implicated in FAs, and various factors influence its composition; however, the impact of OIT on the gut microbiota remains largely unexplored. Objective: This study aimed to identify the changes in diversity of the gut microbiota following OIT in children with FA. Methods: Thirty children with FA undergoing oral immunotherapy and seven non-allergic controls participated in this study. Fecal samples were collected before and after OIT from children with FA, and once from controls. The gut microbiota was profiled using 16S rRNA sequencing, followed by diversity and differential abundance analyses. Alpha and beta diversities were compared, and differential abundance was assessed. Results: Beta diversity analysis revealed small but significant differences in microbial composition between children with FA before and after OIT, and between controls and children with FA before OIT. Differential abundance analysis showed that OIT induced a reversion of the abundance levels of Bacteroidota and Verrucomicrobiota towards those observed in controls. Conclusion: To our knowledge, this is the first study to investigate the impact of OIT on the gut microbiota in children with different FAs for identifying potential microbial biomarkers, and convincingly demonstrated their interrelation. These findings may help improve and personalize FA treatment.
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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) | 0,001 | 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 ».