Impact of the gut microbiota and associated metabolites on cardiometabolic traits, chronic diseases and human longevity: a Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Features of the gut microbiota have been associated with several chronic diseases and longevity in preclinical models as well as in observational studies. Whether these relations underlie causal effects in humans remains to be established. We aimed to determine whether the gut microbiota influences cardiometabolic traits as well as the risk of chronic diseases and human longevity using a comprehensive 2-Sample Mendelian randomization approach. We included as exposures 10 gut-associated metabolites and pathways and 57 microbial taxa abundance. We included as outcomes nine cardiometabolic traits (fasting glucose, fasting insulin, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglycerides, estimated glomerular filtration rate, body mass index [BMI]), eight chronic diseases previously linked with the gut microbiota in observational studies (Alzheimer’s disease, depression, type 2 diabetes, non-alcoholic fatty liver disease, coronary artery disease (CAD), stroke, osteoporosis and chronic kidney disease), as well as parental lifespan and longevity. We found 7 associations with evidence of causality before and after sensitivity analyses, but not after multiple testing correction (1198 tests). Most effect sizes (4/7) were small. The two largest exposure-outcome effects were markedly attenuated towards the null upon inclusion of BMI or alcohol intake frequency in multivariable MR analyses. While finding robust genetic instruments for microbiota features is challenging hence potentially inflating type 2 errors, these results do not support a large causal impact of human gut microbita features on cardiometabolic traits, chronic diseases or longevity. These results also suggest that the previously documented associations between gut microbiota and human health outcomes may not always underly causal relations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».