Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2024 article

Differential Urinary Microbiome and Its Metabolic Footprint in Bladder Cancer Patients Following BCG Treatment

11Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Recent studies have identified a urinary microbiome, dispelling the myth of urine sterility. Intravesical bacillus Calmette–Guérin (BCG) therapy is the preferred treatment for intermediate to high-risk non-muscle-invasive bladder cancer (BCa), although resistance occurs in 30–50% of cases. Progression to muscle-invasive cancer necessitates radical cystectomy. Our research uses 16S rRNA gene sequencing to investigate how the urinary microbiome influences BCa and its response to BCG therapy. Urine samples were collected via urethral catheterization from patients with benign conditions and non-muscle-invasive BCa, all of whom underwent BCG therapy. We utilized 16S rRNA gene sequencing to analyze the bacterial profiles and metabolic pathways in these samples. These pathways were validated using a real metabolite dataset, and we developed predictive models for malignancy and BCG response. In this study, 87 patients participated, including 29 with benign diseases and 58 with BCa. We noted distinct bacterial compositions between benign and malignant samples, indicating the potential role of the toluene degradation pathway in mitigating BCa development. Responders to BCG had differing microbial compositions and higher quinolone synthesis than non-responders, with two Bifidobacterium species being prevalent among responders, associated with prolonged recurrence-free survival. Additionally, we developed highly accurate predictive models for malignancy and BCG response. Our study delved into the mechanisms behind malignancy and BCG responses by focusing on the urinary microbiome and metabolic pathways. We pinpointed specific beneficial microbes and developed clinical models to predict malignancy and BCG therapy outcomes. These models can track recurrence and facilitate early predictions of treatment responses.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Differential Urinary Microbiome and Its Metabolic Footprint in Bladder Cancer Patients Following BCG Treatment
Date Crossref
17/10/2024
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Gwangju Institute of Science and Technology Department of Biomedical Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Chungbuk National University Department of Urology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Chungbuk National University Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Genome and Company (South Korea) pays non établi dans la notice
    Entreprise

Department of Biomedical Science and Engineering — Gwangju Institute of Science and Technology, Department of Urology — Chungbuk National University et Chungbuk National University Hospital, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Bladder and Urothelial Cancer TreatmentsUrinary Tract Infections ManagementGut microbiota and health

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.