Tissue-resident microbiota impacts colorectal cancer progression and prognosis
Notice bibliographique
Résumé
To deepen the understanding of tissue-resident microbiota in colorectal cancer (CRC), we analyzed whole-genome and transcriptome data from 937 patients. We identified 249 genera and 361 species commonly present in both tumors and adjacent normal tissues (NATs). Distinct microbial signatures were associated with anatomical location, tumor stages, hypermutation status, mutations in CRC driver and DNA damage repair genes, as well as consensus molecular subtypes (CMSs). Notably, the presence of the pks island and elevated abundance of Enterobacteriaceae were linked to poor prognosis specifically in CMS2 tumors. Finally, microbial risk scores derived from taxa present in tumor or NATs predicted patient prognosis independently of established clinico-molecular factors. Prognostic taxa were strongly associated with tumor transcriptomic pathways related to hypoxia, immune response, and metabolic status. These findings revealed the heterogeneity of tissue-resident microbiota and their critical role in CRC progression, highlighting potential avenues for targeted intervention. Here, the authors show that colorectal tumors harbor diverse tissue-resident microbes whose compositions vary by tumor location and host genomics, and identify specific microbial signatures that predict patient prognosis beyond established clinical factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».