The Pathogenesis of Nonalcoholic Fatty Liver Disease: Interplay between Diet, Gut Microbiota, and Genetic Background
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common chronic liver disease in the world, and it comprises a spectrum of hepatic abnormalities from simple hepatic steatosis to steatohepatitis, fibrosis, cirrhosis, and liver cancer. While the pathogenesis of NAFLD remains incompletely understood, a multihit model has been proposed that accommodates causal factors from a variety of sources, including intestinal and adipose proinflammatory stimuli acting on the liver simultaneously. Prior cellular and molecular studies of patient and animal models have characterized several common pathogenic mechanisms of NAFLD, including proinflammation cytokines, lipotoxicity, oxidative stress, and endoplasmic reticulum stress. In recent years, gut microbiota has gained much attention, and dysbiosis is recognized as a crucial factor in NAFLD. Moreover, several genetic variants have been identified through genome-wide association studies, particularly rs738409 (Ile748Met) in PNPLA3 and rs58542926 (Glu167Lys) in TM6SF2, which are critical risk alleles of the disease. Although a high-fat diet and inactive lifestyles are typical risk factors for NAFLD, the interplay between diet, gut microbiota, and genetic background is believed to be more important in the development and progression of NAFLD. This review summarizes the common pathogenic mechanisms, the gut microbiota relevant mechanisms, and the major genetic variants leading to NAFLD and its progression.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».