Abstract The human gut microbiome has been associated with many health factors but variability between studies limits exploration of effects between them. Gut microbiota profiles are available for >2700 members of the deeply phenotyped TwinsUK cohort, providing a uniform platform for such comparisons. Here, we present gut microbiota association analyses for 38 common diseases and 51 medications within the cohort. We describe several novel associations, highlight associations common across multiple diseases, and determine which diseases and medications have the greatest association with the gut microbiota. These results provide a reference for future studies of the gut microbiome and its role in human health.

Results of initial endoscopic biopsy of gastric lesions often differ from those of the final pathological diagnosis. We evaluated whether an artificial intelligence-based gastric lesion detection and diagnostic system, ENdoscopy as AI-powered Device Computer Aided Diagnosis for Gastroscopy (ENAD CAD-G), could reduce this discrepancy.

Seung Joo Kang, Chung Hyun Tae, Chang Seok Bang, Cheol Min Shin, Young-Hoon Jeong, Miyoung Choi, Joo Ha Hwang, Yutaka Saito, Philip Wai Yan Chiu, Rungsun Rerknimitr, Christopher Khor, Vu Van Khien, Kee Don Choi, Ki-Nam Shim, Geun Am Song and Oh Young Lee; the Korean Society of Gastrointestinal Endoscopy Task Force on Clinical Practice Guidelines. Korean J Gastroenterol 2024;83:217-32. https://doi.org/10.4166/kjg.2024.040