Intake of <i>Lactobacillus reuteri</i> Improves Incretin and Insulin Secretion in Glucose-Tolerant Humans: A Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ingestion of probiotics can modify gut microbiota and alter insulin resistance and diabetes development in rodents. We hypothesized that daily intake of Lactobacillus reuteri increases insulin sensitivity by changing cytokine release and insulin secretion via modulation of the release of glucagon-like peptides (GLP)-1 and -2. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A prospective, double-blind, randomized trial was performed in 21 glucose-tolerant humans (11 lean: age 49 ± 7 years, BMI 23.6 ± 1.7 kg/m(2); 10 obese: age 51 ± 7 years, BMI 35.5 ± 4.9 kg/m(2)). Participants ingested 10(10) b.i.d. L. reuteri SD5865 or placebo over 4 weeks. Oral glucose tolerance and isoglycemic glucose infusion tests were used to assess incretin effect and GLP-1 and GLP-2 secretion, and euglycemic-hyperinsulinemic clamps with [6,6-(2)H2]glucose were used to measure peripheral insulin sensitivity and endogenous glucose production. Muscle and hepatic lipid contents were assessed by (1)H-magnetic resonance spectroscopy, and immune status, cytokines, and endotoxin were measured with specific assays. RESULTS: In glucose-tolerant volunteers, daily administration of L. reuteri SD5865 increased glucose-stimulated GLP-1 and GLP-2 release by 76% (P < 0.01) and 43% (P < 0.01), respectively, compared with placebo, along with 49% higher insulin (P < 0.05) and 55% higher C-peptide secretion (P < 0.05). However, the intervention did not alter peripheral and hepatic insulin sensitivity, body mass, ectopic fat content, or circulating cytokines. CONCLUSIONS: Enrichment of gut microbiota with L. reuteri increases insulin secretion, possibly due to augmented incretin release, but does not directly affect insulin sensitivity or body fat distribution. This suggests that oral ingestion of one specific strain may serve as a novel therapeutic approach to improve glucose-dependent insulin release.
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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) | 0,000 | 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 ».