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Enregistrement W4407355947 · doi:10.1186/s40168-025-02028-7

The intestinal microbiome and metabolome discern disease severity in cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 deficiency

2025· article· en· W4407355947 sur OpenAlexafffund
Prabha Chandrasekaran, Máté Krausz, Yu Han, Noriko Mitsuiki, Annemarie Gabrysch, Christina Nöltner, Michele Proietti, Theo Heller, Caroline Grou, Virginie Calderon, Poorani Subramanian, Drew R. Jones, Yik Siu, Clayton Deming, Sean Conlan, Steven M. Holland, Julia A. Segre, Gülbu Uzel, Bodo Grimbacher, Emilia Liana Falcone

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNHLBI Division of Intramural ResearchNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchBundesministerium für Bildung und ForschungInstitut de Recherche Clinique De MontréalTokyo Medical and Dental UniversityUniversità degli Studi di BresciaMedizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität FreiburgUniversitätsklinikum RegensburgSungkyunkwan UniversityAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversité de LiègeWilhelm Sander-Stiftung
Mots-clésMetabolomeMicrobiomeImmunologyBiologyImmune dysregulationDysbiosisImmune systemCommon variable immunodeficiencyDiseaseImmunodeficiencyMedical microbiologyCytotoxic T cellMetabolomicsGut floraMedicineInternal medicineGeneticsBioinformaticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 deficiency (CTLA4-D) is an inborn error of immunity (IEI) caused by heterozygous mutations, and characterized by immune cell infiltration into the gut and other organs, leading to intestinal disease, immune dysregulation and autoimmunity. While regulatory T-cell dysfunction remains central to CTLA4-D immunopathogenesis, mechanisms driving disease severity and intestinal pathology are unknown but likely involve intestinal dysbiosis. We determined whether the intestinal microbiome and metabolome could distinguish individuals with severe CTLA4-D and identify biomarkers of disease severity. RESULTS: The genera Veillonella and Streptococcus emerged as biomarkers that distinguished CTLA4-D from healthy cohorts from both the National Institutes of Health (NIH) Clinical Center, USA (NIH; CTLA-D, n = 32; healthy controls, n = 16), and a geographically distinct cohort from the Center for Chronic Immunodeficiency (CCI) of the Medical Center - University of Freiburg, Germany (CCI; CTLA4-D, n = 25; healthy controls, n = 24). Since IEIs in general may be associated with perturbations of the microbiota, a disease control cohort of individuals with common variable immunodeficiency (CVID, n = 20) was included to evaluate for a CTLA4-D-specific microbial signature. Despite common IEI-associated microbiome changes, the two bacterial genera retained their specificity as biomarkers for CTLA4-D. We further identified intestinal microbiome and metabolomic signatures that distinguished patients with CTLA4-D having severe vs. mild disease. Microbiome changes were associated with distinct stool metabolomic profiles and predicted changes in metabolic pathways. These differences were impacted by the presence of gastrointestinal manifestations and were partially reversed by treatment with abatacept and/or sirolimus. CONCLUSIONS: Loss of intestinal microbial diversity and dysbiosis causing metabolomic changes was observed in CTLA4-D. Albeit some of these features were shared with CVID, the distinct changes associated with CTLA4-D highlight the fact that IEI-associated microbiome changes likely reflect the underlying immune dysregulation. Identified candidate intestinal microbial and metabolic biomarkers distinguishing individuals with CTLA4-D based on severity should be studied prospectively to determine their predictive value, and investigated as potential therapeutic ta. Video Abstract.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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