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Enregistrement W4410276155 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7399

Air Pollution Intervention Changes the Gut Microbiome and Virome of Adult Women in Uganda

2025· article· en· W4410276155 sur OpenAlexaff
C.-Y. Huang, Edwin Nuwagira, Michael J. Tisza, M. Kim, M. Tayebwa, Jacob Vieira, Nicholas L. Lam, Eli Wallach, Matthew O. Wiens, Alexander C. Tsai, Linda Valeri, Jose Vallarino, John G. Allen, Peggy S. Lai

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman viromeMedicineMicrobiomeEnvironmental healthGut microbiomeIntervention (counseling)ImmunologyIntensive care medicineMetagenomicsGut floraBioinformaticsBiologyGeneticsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RATIONALE: Emerging observational studies suggest that air pollution can influence the gut microbiome however air pollution exposure is often highly confounded. Recent studies suggest that the gut virome affects respiratory health independently of the gut microbiome. We have demonstrated in a randomized controlled trial (ClinicalTrials.govNCT03351504) that a clean lighting intervention reduced personal exposure to fine particulate matter and black carbon among adult women in rural Uganda. METHODS: Stool samples were collected from 80 adult women living in rural Uganda at baseline, 12- and 18-months post-randomization. Participants randomized to the intervention group received a solar lighting system at baseline, while those randomized to the control group received a solar lighting system at 12 months. Deep metagenomics sequencing was performed and profiled for non-viral and viral taxonomic composition. The most prevalent non-viral microbial constituents belonged to bacteria, archaea, and eukaryotic kingdoms, while the identified viral microbial constituents all belonged to the class Caudoviricetes, double-stranded DNA tailed phages whose hosts are bacteria and archaea. Post-intervention, non-viral and viral signatures of reduced air pollution exposure comparing pre- vs. post- intervention samples were identified. In exploratory analyses, mediation models were used to assess whether microbiome or virome signatures are mediators of the relationship between the solar lighting intervention and improved respiratory symptoms. RESULTS: Provision of solar lighting systems reduced personal exposureto PM2.5 from an average of 82.5 μg/m3 to 49.2 μg/m3 (p = 0.010) andreduced black carbon exposure from 11.5 μg/m3 to 6.3 μg/m3 (p = 0.013) with a reduction in reported respiratory symptoms from 57.1% to 36.1% (p = 0.002). The solar lighting intervention led to greater changes in viral compared to non-viral microbial community structure as well as differential abundance of bacteria, eukaryote, and viral members. Microbial (Figure 1B) and viral (Figure 1A) signatures of reduced air pollution exposure were identified. Bacteriome but not virome signatures mediated 21.3% of the protective effect of the clean lighting intervention on improved respiratory symptoms. CONCLUSIONS: A clean lighting intervention altered both non-viral and viral gut microbial community members, reduced air pollution exposure, and improved respiratory symptoms. One mechanism by which air pollution reduction interventions may improve respiratory symptoms is through changes in gut microbiota. Future large randomized controlled trials of air pollution interventions should investigate the potential of the gut microbiome as a target for interventions to reduce the harmful effects of household air pollution on lung health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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