Microbiome landscapes of the bladder, intestine, and vagina in bladder cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microbiomes have been linked to oncogenesis, e.g. the intestinal microbiome and colon cancer or HPV-associated cervical cancer. A connection between microbiomes of different body cavities and tumor oncogenesis was shown. The gut microbiome's influence on bladder cancer was established, raising the question whether nearby microbiomes (rectum, vagina) also influence bladder cancer due to their proximity. OBJECTIVE: Considering the influence of various body cavities and the broader microbial components, this systematic review aims to investigate differences in the bladder, vaginal, and intestinal microbiota-including bacterial, viral, fungal and archaea-between patients with bladder cancer and healthy controls. METHODS: Databases (PubMed, Scopus, Embase) were searched until April 2022. Three types of studies were included: "(1) studies using bladder cancer and control groups (case-controlled studies) (2) studies that provided information on the presence or abundance of microbial taxa (3) studies that provided information on increased or decreased taxa in bladder cancer and/or control groups.". Risk of bias was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. RESULTS: Fourteen studies (695 samples: 403 bladder cancer, 292 controls) were analyzed. Bacterial taxa that have been detected in at least two studies, the genera Geobacillus and Rubrobacter were more frequently in bladder cancer patients; while Streptococcus and Roseomonas were more prevalent in controls. No consistent taxa were identified across stool or bladder tissue samples. CONCLUSION: The microbiota in bladder cancer patients show significant variation across studies. Standardized methods and expanded investigations into viral and fungal components are needed to clarify the role of microbiota in bladder cancer.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».