[논문 리뷰] Log-Contrast Regression with Functional Compositional Predictors: Linking Preterm Infant's Gut Microbiome Trajectories in Early Postnatal Period to Neurobehavioral Outcome

Zhe Sun, Wanli Xu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 07.

Gut microbiota and health인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 조기 출생한 영아의 태반 후 첫 달 동안의 장내 미생물군 역학을 장기적인 신경행동적 결과와 연결하기 위해 기능적 조성 예측 변수를 갖는 희소 로그-대비 회귀 모델을 제안한다. 기능적 단순체 구조를 유지하면서 시간에 따라 변화하는, 희소하고 누적되는 영향을 모델링함으로써, 이 방법은 핵심 미생물군 표지자와 그들의 동적 영향을 특정하여 밝혀내며, 조기 생애 스트레스가 뇌-장 축을 통해 신경발달에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 조기 태반 후 장내 미생물군 발달과 조기 출생한 영아의 장기적인 신경행동적 결과 간의 연관성을 조사하기 위해.
• 미생물군 조성의 시간에 따라 변화하는, 희소하고 누적되는 영향을 신경발달 결과에 대해 모델링하기 위해.
• 분석 전반에 걸쳐 조성 미생물군 데이터의 기능적 단순체 구조를 유지하기 위해.
• 기능적 조성 회귀에 대해 이론적 성능 보장과 함께 계산적으로 효율적인 방법을 개발하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 단순체 다양체 위에 정의된 기능적 조성 예측 변수를 위한 희소 로그-대비 회귀 프레임워크를 활용한다.
• 기능적 조성 예측 변수를 희소 그룹 회귀에 적합한 형태로 변환하기 위해 실용적인 기저 전개를 적용한다.
• 계수 함수의 시간에 따른 희소성과 부드러움을 강제하여 결과에 대한 누적 효과를 포착한다.
• 문제를 선형 제약 조건이 있는 희소 그룹 회귀로 재정의함으로써 효율적인 최적화를 가능하게 한다.
• 이론적 성능 보장을 갖춘 효율적인 알고리즘을 개발하여 통계적 신뢰성을 확보한다.
• 분석 전반에 걸쳐 미생물군 조성의 엄격한 기능적 단순체 구조를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떤 특정한 장내 미생물군 계통이 조기 출생한 영아의 후속 신경행동적 결과를 예측하는가?
• RQ2 미생물군 조성이 신경발달에 미치는 영향은 태반 후 첫 달 동안 어떻게 동적으로 변화하는가?
• RQ3 NICU 환경의 누적 스트레서가 신경발달에 영향을 미치는 미생물군 역학을 형성하는 데 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 시간에 따라 변화하는 영향을 갖는 기능적 조성 데이터는 단순체 제약 조건을 유지하면서 어떻게 모델링할 수 있는가?

주요 결과

• 모델은 조기 출생한 영아의 후속 신경행동적 결과를 예측하는 데 기여하는 특정한 미생물군 표지자를 성공적으로 규명하였다.
• 신경발달에 미치는 미생물군 조성의 시간에 따라 변화하는 영향은 희소하고 누적되는 것으로 나타나, 영향력이 집중되는 임계 시기가 존재함을 시사한다.
• 일부 미생물군 계통이 태반 후 시간이 지남에 따라 신경행동적 결과에 점점 더 큰 영향을 미친다는 것이 드러났다.
• 식별된 미생물군 표지자와 그들의 동적 영향 패atters는 조기 신경발달에서 뇌-장 축 기전에 대한 생물학적 통찰을 제공한다.
• 이 방법은 이론적 및 계산적 성능이 뛰어나 기능적 조성 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 추론을 가능하게 한다.
• 결과는 NICU에서의 조기 생애 스트레스가 장기적인 신경발달 결과에 기여하는 미생물군 역학을 형성한다는 가설을 지지한다.