Distinct functional and compositional properties in the gut microbiome of children with acute lymphoblastic leukaemia identified by shotgun metagenomics
Notice bibliographique
Résumé
Acute lymphoblastic leukaemia (ALL) represents the most common childhood malignancy, and emerging evidence underscores the impact of the gut microbiome (GM) on its pathogenesis. In this study, we used shotgun metagenomics to investigate the GM of 30 ALL patients at diagnosis-19 with B-ALL and 11 with T-ALL-and compared them to 176 healthy controls (HCs). When considered as a single ALL group versus HCs, clear compositional differences emerged: ALL patients exhibited higher relative abundances of Enterococcus faecium, oral commensals such as Rothia dentocariosa, and multiple opportunistic species, whereas HCs were enriched in short-chain fatty acid producers like Anaerostipes hadrus and Intestinibacter bartlettii. Functionally, the ALL GM relied more on protein and amino acid catabolism, while HCs possessed enhanced pathways for carbohydrate and folate metabolism. These findings broadly align with 16S rRNA-based analyses from previous publications, though some discrepancies highlight differences in technique-driven resolution. In contrast, comparing the two major molecular phenotypes-B-ALL and T-ALL-revealed only minimal taxonomic and functional differences, primarily confined to BAs metabolism pathways. Overall, our results indicate that children with ALL at the time of diagnosis already display a dysbiotic signature, bolstering the notion that a disturbance in GM development during childhood may be linked to the multistep pathogenesis model of ALL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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 ».