Distinct Gut Microbiota Signatures Are Associated with Severity of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease in People with HIV
Notice bibliographique
Résumé
The progression of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) to severe forms, including metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) and liver fibrosis, involves metabolic dysfunction, genetics, and gut dysbiosis. People with HIV (PWH) represent a high-risk group for MASLD, but the role of gut microbiota alterations in disease severity within this population remains poorly understood. We prospectively recruited PWH with MASLD, defined as the controlled attenuation parameter (CAP) ≥ 238 dB/m, and excluded those with viral hepatitis coinfection or alcohol abuse. Severe MASLD was defined as the presence of MASH (cytokeratin-18 ≥ 130.5 U/L) and/or significant liver fibrosis (liver stiffness ≥ 7.1 kPa). Stool samples were collected for 16S rRNA gene sequencing to characterize gut microbiota composition. Functional predictions were generated using PICRUSt. The differential abundance of bacterial taxa and predicted functions were analyzed using a generalized linear model with a negative binomial distribution. Among 34 PWH with MASLD, 18 (53%) met the criteria for severe MASLD. Microbiota profiling revealed significant differences in bacterial genera between the PWH with and without severe MASLD. Enrichment was observed in the Ruminococcus gnavus group, Negativibacillus, Holdemanella, Subdoligranulum, the Eubacterium hallii group, and Butyricicoccus, while depletion was seen in Prevotella, Alloprevotella, Dialister, Catenibacterium, the Christensenellaceae R 7 group, Clostridium sensu stricto, Olsenella, Oscillospiraceae UCG-005, Libanicoccus, and the Eubacterium siraeum group. Predicted functional pathways related to fatty acid degradation, folate biosynthesis, and amino acids metabolism did not differ between groups. MASLD severity in PWH is associated with a distinct gut microbiota signature, though not with functional pathway alterations. Microbial profiling may complement existing non-invasive biomarkers for risk stratification in this high-risk population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».