Prolonged antibiotic treatment induces a diabetogenic intestinal microbiome that accelerates diabetes in NOD mice
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence supports that the intestinal microbiome is involved in Type 1 diabetes (T1D) pathogenesis through the gut-pancreas nexus. Our aim was to determine whether the intestinal microbiota in the non-obese diabetic (NOD) mouse model played a role in T1D through the gut. To examine the effect of the intestinal microbiota on T1D onset, we manipulated gut microbes by: (1) the fecal transplantation between non-obese diabetic (NOD) and resistant (NOR) mice and (2) the oral antibiotic and probiotic treatment of NOD mice. We monitored diabetes onset, quantified CD4+T cells in the Peyer's patches, profiled the microbiome and measured fecal short-chain fatty acids (SCFA). The gut microbiota from NOD mice harbored more pathobionts and fewer beneficial microbes in comparison with NOR mice. Fecal transplantation of NOD microbes induced insulitis in NOR hosts suggesting that the NOD microbiome is diabetogenic. Moreover, antibiotic exposure accelerated diabetes onset in NOD mice accompanied by increased T-helper type 1 (Th1) and reduced Th17 cells in the intestinal lymphoid tissues. The diabetogenic microbiome was characterized by a metagenome altered in several metabolic gene clusters. Furthermore, diabetes susceptibility correlated with reduced fecal SCFAs. In an attempt to correct the diabetogenic microbiome, we administered VLS#3 probiotics to NOD mice but found that VSL#3 colonized the intestine poorly and did not delay diabetes. We conclude that NOD mice harbor gut microbes that induce diabetes and that their diabetogenic microbiome can be amplified early in life through antibiotic exposure. Protective microbes like VSL#3 are insufficient to overcome the effects of a diabetogenic microbiome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».