Modulation of type 1 and type 2 diabetes risk by the intestinal microbiome
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of type 1 and type 2 diabetes have both risen dramatically over the last 50 years. Recent findings point towards the gut microbiota as a potential contributor to these trends. The hundred trillion bacteria residing in the mammalian gut have established a symbiotic relation with their host and influence many aspects of host metabolism, physiology, and immunity. In this review, we examine recent data linking gut microbiome composition and function to anti-pancreatic immunity, insulin-resistance, and obesity. Studies in rodents and human longitudinal studies suggest that an altered gut microbiome characterized by lower diversity and resilience is associated with type 1 and type 2 diabetes. Through its metabolites and enzymatic arsenal, the microbiota shape host metabolism, energy extracted from the diet and contribute to the normal development of the immune system and to tissue inflammation. Increasing evidence underscores the importance of the maternal microbiome, the gestational environment and the conditions of newborn delivery in establishing the gut microbiota of the offspring. Perturbations of the maternal microbiome during gestation, or that of the offspring during early infant development may promote a pro-inflammatory environment conducive to the development of autoimmunity and metabolic disturbance. Collectively the findings reviewed herein underscore the need for mechanistic investigations in rodent models and in human studies to better define the relationships between microbial and host inflammatory activity in diabetes, and to evaluate the potential of microbe-derived therapeutics in the prevention and treatment of both forms of diabetes.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».