Jonathan L. Golob, DOI: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101350
Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Miembro Correspondiente Nacional, ANM puesto 16. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 22/01/2024
Resumen
Cada año, el 11% de los bebés nacen prematuros con importantes consecuencias para la salud, siendo el microbioma vaginal un factor de riesgo de parto prematuro. Desarrollamos modelos colaborativos para predecir (1) parto prematuro (PTB; <37 semanas) o (2) parto prematuro temprano (ePTB; <32 semanas) a partir de 9 estudios de microbioma vaginal que representan 3578 muestras de 1268 personas embarazadas, agregados a partir de datos públicos sin procesar a través de armonización filogenética. Los modelos predictivos se validan en dos conjuntos de datos independientes no publicados que representan 331 muestras de 148 personas embarazadas. Los modelos de mejor rendimiento (entre 148 y 121 presentaciones de 318 equipos) alcanzan puntuaciones de área bajo la curva característica del operador receptor (AUROC) de 0,69 y 0,87 al predecir PTB y ePTB, respectivamente. La diversidad alfa, los tipos de estados de la comunidad VALENCIA y la composición son características importantes en los modelos de mayor rendimiento, la mayoría de los cuales son métodos basados en árboles. Este trabajo es un modelo para traducir datos del microbioma en modelos predictivos clínicamente relevantes y comprender mejor el nacimiento prematuro.