基于微生物组的预测,对全基血型造血干细胞移植结果进行预测

科学领域:

• 微生物组研究的研究.
• 移植免疫学 移植免疫学
• 计算生物学是一种计算生物学.

背景情况:

• 全基血造干细胞移植 (HSCT) 提供了治疗血液恶性瘤的方法,但面临着复发和移植与宿主疾病 (GVHD) 等挑战.
• 人们越来越认识到肠道和口腔微生物对HSCT结果的影响,但预测模型是有限的.
• 结合微生物组数据的有限预测模型阻碍了HSCT结果的优化.

研究的目的:

• 开发和验证使用纵向微生物组数据用于HSCT后并发症的预测模型.
• 评估便和唾液微生物组特征对各种HSCT结果的预测能力.
• 提高基于微生物组的预测对临床应用的可解释性.

主要方法:

• 该RATIO (suRvival Analysis lefT barrIer lOss) 模型被应用于来自204名成年HSCT接受者的便和唾液微生物组数据.
• 在70周内收集了纵向样本,分析了514个便和1291个唾液样本.
• 模型性能使用一致性指数 (CI) 和SHAP分析来评估可解释性,在儿科队列中进行外部验证.

主要成果:

• 肠道和口腔中的微生物失生症在HSCT后的早期 (1至2周) 达到顶峰,后来恢复.
• 早期的微生物组特征预测了短期并发症 (例如,急性GVHD),而后来的样本预测了长期结果 (例如,整体存活率).
• RATIO模型的表现优于传统的生存模型,便微生物群显示出更高的预测能力;像Collinsella和Eggerthella这样的特定属与并发症有关.

结论:

• 便和唾液的微生物组分析为HSCT后并发症提供了可靠的,时间敏感的预测.
• RATIO模型为多个结果提供可解释的,时间到事件预测.
• 这些发现可能会为微生物引导的干预措施提供信息,以提高HSCT的成功率.