NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Gut mikrobiyotası, birden fazla çalışmada bozulmuş bağırsak mikrobiyota bileşimi ve işlevinin (disbiyoz) bulunduğu çoklu gastrointestinal (GI) ve sistemik metabolik ve enflamatuar bozuklukların patogenezine dahil edilmiştir. Bu nedenle, insan mikrobiyom verileri, fenotipler, hastalık seyri ve disbiyotik mikrobiyota toplulukları ile ilişkili terapötik yanıt gibi hastalıkların teşhisi ve karakterizasyonu için bir bilgi kaynağı olarak önemli bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, tanı ve hastalık karakterizasyonu için bağırsak mikrobiyota taksonomik verilerinden yararlanmaya yönelik birden fazla girişim, mikrobiyota topluluğunun önemli bireysel değişkenliği ve bozulmuş mikrobiyota topluluklarının birden fazla hastalık arasında örtüşmesi nedeniyle başarısız olmuştur. Potansiyel bir yaklaşım, mikrobiyota topluluk düzenine ve farklı hastalık durumlarında diyet lifi gibi mikrobiyota değiştiricilerine cevap vermektir. Bu yaklaşım, insan mikrobiyom verilerindeki gizli kalıpları ortaya çıkarabilen ve hastalık tahminini etkinleştirebilen makine öğreniminin ortaya çıkmasıyla uygulanabilir hale gelmiştir. Buna göre, çalışmamızın amacı, makine öğrenme algoritmalarının dışkı mikrobiyota kalıplarını ve daha önce bildirilen örtüşen disbiyotik mikrobiyota profilleriyle fiber çapraz hastalıklara verdikleri tepkileri ayırt edebileceği hipotezini test etmekti. Burada, Parkinson hastalığı, Crohn hastalığı (CD), ülseratif kolit (UC), insan bağışıklık eksikliği virüsü (HIV) ve sağlıklı kontrol (HC) konularını fiber tedavilerin varlığında ve yokluğunda ayırt etmek için makine öğrenme algoritmaları uyguladık. Makine öğrenme algoritmalarının hastalıkları doğrulukla %95'e kadar sınıflandırabildiğini gösterdik. Dahası, UC'yi CD'den ayırt etmek için makine öğreniminin mikrobiyom verilerine uygulanması, %90'a varan bir tahmin doğruluğu sağladı.
Özgün kaynak özetini okuyun
Gut microbiota has been implicated in the pathogenesis of multiple gastrointestinal (GI) and systemic metabolic and inflammatory disorders where disrupted gut microbiota composition and function (dysbiosis) has been found in multiple studies. Thus, human microbiome data holds significant potential as a source of information for diagnosing and characterizing diseases-such as phenotypes, disease course, and therapeutic response-associated with dysbiotic microbiota communities. However, multiple attempts to leverage gut microbiota taxonomic data for diagnostic and disease characterization have failed due to significant inter-individual variability of microbiota community and overlap of disrupted microbiota communities among multiple diseases. One potential approach is to look at the microbiota community pattern and response to microbiota modifiers like dietary fiber in different disease states. This approach has become feasible with the advent of machine learning, which can uncover hidden patterns in human microbiome data and enable disease prediction. Accordingly, the aim of our study was to test the hypothesis that machine learning algorithms can distinguish stool microbiota patterns-and their responses to fiber-across diseases with previously reported overlapping dysbiotic microbiota profiles. Here, we applied machine learning algorithms to distinguish between Parkinson's disease, Crohn's disease (CD), ulcerative colitis (UC), human immune deficiency virus (HIV), and healthy control (HC) subjects in the presence and absence of fiber treatments. We demonstrated that machine learning algorithms can classify diseases with accuracy as high as 95%. Furthermore, applying machine learning to microbiome data to distinguish UC from CD yielded a prediction accuracy of up to 90%.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.