Microbiome preterm birth DREAM challenge: Crowdsourcing machine learning approaches to advance preterm birth research.

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Autores de IIS La Fe

Participantes ajenos a IIS La Fe

  • Golob JL
  • Oskotsky TT
  • Tang AS
  • Roldan A
  • Chung V
  • Ha CWY
  • Wong RJ
  • Flynn KJ
  • Wibrand C
  • Minot SS
  • Oskotsky B
  • Andreoletti G
  • Kosti I
  • Bletz J
  • Nelson A
  • Gao J
  • Wei Z
  • Chen G
  • Tang ZZ
  • Novielli P
  • Romano D
  • Pantaleo E
  • Amoroso N
  • Monaco A
  • Vacca M
  • De Angelis M
  • Bellotti R
  • Tangaro S
  • Kuntzleman A
  • Bigcraft I
  • Techtmann S
  • Bae D
  • Kim E
  • Jeon J
  • Joe S
  • Preterm Birth DREAM Community
  • Theis KR
  • Ng S
  • Lee YS
  • Bennett PR
  • MacIntyre DA
  • Stolovitzky G
  • Lynch SV
  • Albrecht J
  • Gomez-Lopez N
  • Stevenson DK
  • Aghaeepour N
  • Tarca AL
  • Costello JC
  • Sirota M

Grupos

Abstract

Every year, 11% of infants are born preterm with significant health consequences, with the vaginal microbiome a risk factor for preterm birth. We crowdsource models to predict (1) preterm birth (PTB; <37weeks) or (2) early preterm birth (ePTB; <32weeks) from 9 vaginal microbiome studies representing 3,578 samples from 1,268 pregnant individuals, aggregated from public raw data via phylogenetic harmonization. The predictive models are validated on two independent unpublished datasets representing 331 samples from 148 pregnant individuals. The top-performing models (among 148 and 121 submissions from 318 teams) achieve area under the receiver operator characteristic (AUROC) curve scores of 0.69 and 0.87 predicting PTB and ePTB, respectively. Alpha diversity, VALENCIA community state types, and composition are important features in the top-performing models, most of which are tree-based methods. This work is a model for translation of microbiome data into clinically relevant predictive models and to better understand preterm birth.

Copyright © 2023 The Authors. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.

Datos de la publicación

ISSN/ISSNe:
2666-3791, 2666-3791

CELL REPORTS MEDICINE  Cell Press

Tipo:
Article
Páginas:
101350-101350
Factor de Impacto:
5,956 SCImago
Cuartil:
Q1 SCImago

Citas Recibidas en Web of Science: 2

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Keywords

  • SYSTEMATIC ANALYSIS; TIME TRENDS; DIVERSITY; PREDICTION; COUNTRIES; FUTURE; CHILD; AGE

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