Alterations in Gut Microbiota-Brain Axis in Major Depressive Disorder as Identified by Machine Learning.

著者が報告した結果

alpha/beta diversityは年齢以外に有意な差を示さなかった。複数の解析はMDD samplesのB.adolescentis減少、Odoribacter・Ruminococcus・Adlercreutzia増加を検出し、これら4菌を潜在的biomarkerとする。菌量の効果量・CIは抄録にない。

著者の結論

著者はMLによるgut-brain axis解析をbiomarker発見の第一歩とし、個別治療・診断法への可能性を示すと述べる。

研究の条件

研究デザイン

American Gut Projectのcontrol/MDD samplesを用いた二次解析。diversity、differential abundance、Random Forest/XGBoostおよびSHAPで関連を調べた。

対象者・研究対象

AGPのcontrol 361 samples、MDD 23 samples。人の新規登録数や菌投与群の人数とは扱わない。

原資料の材料・成分名

Bifidobacterium adolescentis等はmicrobiomeで検出された菌。投与製剤ではない。

比較条件

control samplesとMDD samples。

成分名は原資料の表現を保持しています。異なる形態・製剤の研究結果を、そのまま同じ成分の商品に当てはめることはできません。

読み取りの補足

MDDとの菌関連を既存samplesで探索した報告である。B.adolescentis減少をprobiotic投与の効果に置き換えず、biomarker候補と診断法の臨床検証を分ける。年齢の例外、効果量・CI未提供を残す。