Applying Machine Learning for Early Detection of Autism Spectrum Disorder from Maternal Microbiome Data
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown that those who have an inherited predisposition to autism spectrum disorder (ASD) demonstrate a strong association between gut microbiome dysbiosis and brain development through the gut-brain axis. Previous studies demonstrate that this predisposition is predominantly vertically transmitted from mother to child during labour and through breast milk. During this transmission step, several bacterial strains acting as biomarkers in the maternal gut microbiome have been shown to be conserved in the child. Current ASD diagnostic methods rely on behavioral assessments and genetic screening, often delaying intervention and placing additional stress on mothers during early parenthood. Utilizing maternal gut microbiome biomarkers in adjunct with genetic screening could provide a non-invasive screening tool that could enable timely risk detection, facilitating early interventions that improve developmental outcomes and reduce parental anxiety. To achieve this, we leverage random forests, a supervised machine learning algorithm that has been shown to accurately classify microbiome samples as originating from children with ASD or neurotypical children. Additionally, the bacterial species Bacteroides, Lachnospira, Anaerobutyricum, and Ruminococcus torques have been identified as strong biomarkers for ASD. The aim of the study is to evaluate the predictive accuracy of maternal gut microbiome data for pre screening for children with ASD, and validate whether previously identified biomarkers for ASD are conserved in maternal gut microbiome samples. Using samples from a mother’s gut microbiome to determine risk could revolutionize early ASD identification and diagnosis. Considering the connection between genetics and microbiome composition, this approach strengthens traditional genetic screening, offering a more comprehensive risk assessment. Further, by preparing parents earlier in their pregnancies, they can sooner explore supportive therapies, adjust prenatal and postnatal care, and access support systems. This proactive strategy could ultimately improve developmental outcomes, reduce diagnostic delays, and contribute to a deeper understanding of ASD’s environmental and biological influences.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».