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

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 The predictive models are validated on two independent unpublished datasets representing 331 samples from 148 pregnant individuals.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
- Tipo:
- Article
- Páginas:
- 101350-101350
- Factor de Impacto:
- 5,956 SCImago ℠
- Cuartil:
- Q1 SCImago ℠
CELL REPORTS MEDICINE Cell Press
Citas Recibidas en Web of Science: 2
Documentos
- No hay documentos
Filiaciones
Keywords
- SYSTEMATIC ANALYSIS; TIME TRENDS; DIVERSITY; PREDICTION; COUNTRIES; FUTURE; CHILD; AGE
Proyectos asociados
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Cita
Golob JL,Oskotsky TT,Tang AS,Roldan A,Chung V,Ha CWY,Wong RJ,FLYNNKJ,Parraga A,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 C,Theis KR,NGS,Lee YS,Diaz P,Bennett PR,MacIntyre DA,Stolovitzky G,LYNCHSV,Albrecht J,Gomez N,Romero R,Stevenson DK,Aghaeepour N,Tarca AL,Costello JC,Sirota M. Microbiome preterm birth DREAM challenge: Crowdsourcing machine learning approaches to advance preterm birth research. Cell Rep Med. 2024. 5. (1):p. 101350-101350. IF:11,700. (1).