Surrogate markers of intestinal dysfunction associated with survival in advanced cancers
Notice bibliographique
Résumé
Deviations in the diversity and composition of the gut microbiota are called “gut dysbiosis”. They have been linked to various chronic diseases including cancers and resistance to immunotherapy. Stool shotgun based-metagenomics informs on the ecological composition of the gut microbiota and the prevalence of homeostatic bacteria such as Akkermansia muciniphila (Akk), while determination of the serum addressin MAdCAM-1 instructs on endothelial gut barrier dysfunction. Here we examined patient survival during chemo-immuno-therapy in 955 cancer patients across four independent cohorts of non-small cell lung (NSCLC), genitourinary (GU) and colorectal (CRC) cancers, according to hallmarks of gut dysbiosis. We show that Akk prevalence represents a stable and favorable phenotype in NSCLC and CRC cancer patients. Over-dominance of Akk above the healthy threshold was observed in dismal prognosis in NSCLC and GU and mirrored an immunosuppressive gut ecosystem and excessive intestinal epithelial exfoliation in NSCLC. In CRC, the combination of a lack of Akk and low sMAdCAM-1 levels identified a subset comprising 28% of patients with reduced survival, independent of the immunoscore. We conclude that gut dysbiosis hallmarks deserve integration within the diagnosis toolbox in oncological practice.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».