Integrating gut microbiome and host transcriptomics for the personalized management of IBD
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), affects an estimated 6.8 million individuals worldwide. Although biological or small molecule drug therapies can improve patient outcomes, loss of response to treatment over time remains high, highlighting the need for new precision medicine strategies. Dysbiosis of the gut microbiome is characterized by the loss of beneficial microbes and an overgrowth of pro-inflammatory pathobionts. In IBD, gut dysbiosis contributes to chronic intestinal inflammation via altered metabolite profiles and epithelial barrier disruption. Recent advancements in multi-omics integration offer approaches to better understand the pathogenesis of IBD. Epigenomic studies have revealed disease-specific DNA methylation and enhancer activation patterns that reshape immune pathways and compromise epithelial barrier integrity, key mechanisms in IBD pathophysiology. These molecular signatures allow for the stratification of IBD patients into distinct subgroups, allowing for more targeted therapeutic strategies. Here we explore the potential benefits of integrating gut microbiome and both host transcriptomics and epigenomics to improve disease management in IBD patients. While challenges remain - such as data standardization, computational complexity, and cost - the progression of multi-omics methodologies is expected to improve patient outcomes by reducing high treatment failure rates in IBD patients.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».