Predicting Risk of Post-Treatment Relapse in Patients with Inflammatory Bowel Disease Based on Intestinal Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Tao Zhang,1,* Binbo He,1,* Chao Lan,1,* Jie Liu,1 Qingyu Zeng,1 Wenfeng Pu,1 Lifeng Zhou,1 Qian Zhou,1 Dan Hu,1 Yanan Chen,1 Yiming Peng,1 Guobing Li,1 Qing Wang,1 Long Chen,1 Zonghan Du,1 Shiqing Li,1 Xiaobo Tang,1 Jian Chen,1 Chuanxing Xiao2 1Department of Gastroenterology, Nanchong Central Hospital, The Second Clinical Medical College, North Sichuan Medical College, Nanchong, Sichuan, 637000, People’s Republic of China; 2Xiamen Institutes of Respiratory Health, Xiamen, Fujian, 361000, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Tao Zhang, Department of Gastroenterology, Nanchong Central Hospital, The Second Clinical Medical College, North Sichuan Medical College, Nanchong, Sichuan, 637000, People’s Republic of China, Email 305514271@qq.com Chuanxing Xiao, Xiamen Institutes of Respiratory Health, Xiamen, Fujian, 361000, People’s Republic of China, Email xiaoxx@xmu.edu.cnBackground: Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic inflammatory disorder of the gastrointestinal tract. Post-treatment relapse is a major clinical challenge, and gut microbiota dysbiosis is hypothesized to be involved.Methods: We enrolled 88 patients with IBD (46 UC, 42 CD) to investigate gut microbiota features associated with post-treatment relapse. Fecal samples collected before and after therapy were analyzed by 16S rRNA sequencing. A random forest (RF) model was developed to evaluate the predictive value of microbiota signatures for recurrence.Results: At baseline (pre-treatment), no differences were observed in gut microbiota diversity between patients with UC and CD. However, significant compositional differences were observed, with Fusobacterium and Parabacteroides enriched in CD patients, and Anaerostipes and Enterococcus enriched in UC patients. Post-treatment, there was no significant difference in the α-diversity across IBD patients; however, β-diversity exhibited significant alterations, marked by enrichment of Akkermansia and Lachnoclostridium. Patients maintaining remission exhibited significant post-treatment beta-diversity shifts and enrichment of Erysipelatoclostridium, Delftia, Tyzzerella, Sphingomonas, Subdoligranulum, Proteus, and Enterococcus. Conversely, patients experiencing recurrence showed a significant reduction in Shannon alpha-diversity post-treatment and enrichment of UCG-002, Odoribacter, Delftia, Flavonifractor, and Erysipelotrichaceae_UCG-003. Post-treatment microbiota composition differed significantly between recurrent and non-recurrent patients, with higher alpha-diversity in the non-recurrent group. Non-recurrent patients exhibited enrichment of Eubacterium_hallii_group, Clostridioides, UCG-002, Paraprevotella, Bilophila, Desulfovibrio, Butyricimonas, Clostridium_sensu_stricto_1, Megamonas, Romboutsia, Parabacteroides, and Enterococcus, while Delftia was predominantly enriched in recurrent patients. The RF model, built using differentially abundant genera to distinguish recurrence status, achieved an area under the curve (AUC) of 0.721 in the validation set and 0.861 in the test cohort, indicating good predictive performance.Conclusion: Our findings suggest that gut microbiota composition may hold clues for predicting IBD relapse. The RF model is a proof-of-concept that warrants external validation in prospective, multi-center studies before clinical application.Keywords: inflammatory bowel disease, relapse, gut microbiota, random forest model, 16S rRNA sequencing
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».