[論文レビュー] Log-Contrast Regression with Functional Compositional Predictors: Linking Preterm Infant's Gut Microbiome Trajectories in Early Postnatal Period to Neurobehavioral Outcome

Zhe Sun, Wanli Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2018

Gut microbiota and health被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、生後最初の月間にわたる未熟児の腸内微生物叢の縦断的推移とその後の神経行動的結果を結びつけるために、関数的組成予測子を用いたスパース対数対比回帰モデルを提案する。関数的単体構造を保持し、時間的に変化する、スパースで蓄積的な効果をモデル化することで、重要な微生物マーカーとその動的な影響を同定し、初期の生活環境のストレスが脳-腸軸を介して神経発達に与える影響を明らかにする。

ABSTRACT

The neonatal intensive care unit (NICU) experience is known to be one of the most crucial factors that drive preterm infant's neurodevelopmental and health outcomes. It is hypothesized that stressful early life experience of very preterm neonate is imprinting gut microbiome by the regulation of the so-called brain-gut axis, and consequently, certain microbiome markers are predictive of later infant neurodevelopment. To investigate, a preterm infant study was conducted; infant fecal samples were collected during the infants' first month of postnatal age, resulting in functional compositional microbiome data, and neurobehavioral outcomes were measured when infants reached 36-38 weeks of post-menstrual age. To identify potential microbiome markers and estimate how the trajectories of gut microbiome compositions during early postnatal stage impact later neurobehavioral outcomes of the preterm infants, we innovate a sparse log-contrast regression with functional compositional predictors. The functional simplex structure is strictly preserved, and the functional compositional predictors are allowed to have sparse, smoothly varying, and accumulating effects on the outcome through time. Through a pragmatic basis expansion step, the problem boils down to a linearly constrained sparse group regression, for which we develop an efficient algorithm and obtain theoretical performance guarantees. Our approach yields insightful results in the preterm infant study. The identified microbiome markers and the estimated time dynamics of their impact on the neurobehavioral outcome shed light on the linkage between stress accumulation in early postnatal stage and neurodevelopmental process of infants.

研究の動機と目的

• 未熟児における生後早期の腸内微生物叢の発達と長期的な神経行動的結果との関連を調査すること。
• 微生物叢の組成が神経発達結果に与える時間的に変化する、スパースで蓄積的な効果をモデル化すること。
• 組成的微生物叢データの関数的単体構造を分析全体を通して保持すること。
• 関数的組成予測子回帰に適した計算的に効率的で理論的性能保証を有する手法を開発すること。

提案手法

• 本手法は、単体多様体上での関数的組成予測子に特化したスパース対数対比回帰フレームワークを採用する。
• 実用的な基底関数展開を適用し、関数的組成予測子をスパースグループ回帰に適した形に変換する。
• 係数関数の時間的スパarsityと滑らかさを強制することで、結果に蓄積的な効果を捉える。
• 問題を線形制約付きスパースグループ回帰に再定式化し、効率的な最適化を可能にする。
• 理論的性能保証を備えた効率的なアルゴリズムを開発し、統計的信頼性を確保する。
• 本手法は分析全体を通して微生物叢の関数的単体構造を厳密に維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの特定の腸内微生物叢の分類群が未熟児の後続の神経行動的結果を予測可能であるか？
• RQ2 微生物叢の組成が神経発達に与える影響が、生後最初の月間にわたってどのように動的に変化するか？
• RQ3 NICU環境における蓄積的ストレス要因が、神経発達に影響を与える微生物叢の推移をどの程度形作るか？
• RQ4 時間的に変化する効果を持つ関数的組成データを単体制約を保持したままどのようにモデル化できるか？

主な発見

• 本モデルは、未熟児の後続の神経行動的結果を予測可能な特定の微生物マーカーを効果的に同定した。
• 微生物叢の組成が神経発達に与える影響は、時間的に変化するがスパースで蓄積的であることが判明し、影響の重要な時期窓が存在することが示された。
• 特定の微生物分類群が、生後経過とともに神経行動的結果にますます大きな影響を及ぼすことが明らかになった。
• 同定された微生物マーカーとその動的な影響パターンは、初期神経発達における脳-腸軸メカニズムに関する生物学的知見を提供する。
• 本手法は理論的および計算的性能が強く、関数的組成データに対する信頼性のある推論を可能にする。
• 結果は、NICUにおける初期の生活環境のストレスが、長期的な神経発達結果に寄与する微生物叢の推移を形作るという仮説を支持する。