Layers of mutualism with commensal bacteria protect us from intestinal inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Mammals are highly adapted to their very high densities of non-pathogenic bacteria which inhabit the lower small intestine and colon. This is achieved by a series of functional and cellular layers that normally avoid the inflammatory consequences of immune activation by bacterial molecules. In this review we set out the layers of mucosal immune defence to show the many ways in which mutualism with the commensal flora can break down to trigger chronic intestinal inflammation in animal models and inflammatory bowel disease (IBD) in humans. The immune system of the intestine is phylogenetically ancient, and its development appears to have preceded most other lymphoid structures, including the thymus.1 The intestinal mucosal immune system is also of immense size. Approximately 70% of all lymphocytes in the body are within the mucosal immune system and most of the antibody produced in healthy individuals is IgA, which is secreted across mucous membranes. Intestinal immunity must be finally balanced between the capacity for mounting protective immune responses to infectious agents and yet tolerate the enormous load of antigens and immunostimulatory molecules that constitute the commensal intestinal bacteria. Commensal bacteria are present in vast numbers.2 The colon is colonised with approximately 1012 organisms/g intestinal contents, making us walking culture media because the bacteria outnumber our own cells! The benefits of commensal bacteria are well known: they help us digest cellulose and salvage energy, synthesise vitamin K, and fill up the microbiological niche that might otherwise be exploited by less benign microbes. Of course, commensals can become pathogens in the right setting, such as debilitated or immunocompromised patients, but on the whole it is impressive how well we coexist with our microbial passengers. Our bodies have adapted in many ways to achieve this harmonious mutualism with our commensals. The evidence for this comes …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».