Faecal microbiota transplantation: Where did it start? What have studies taught us? Where is it going?
Notice bibliographique
Résumé
The composition and activity of microorganisms in the gut, the microbiome, is emerging as an important factor to consider with regard to the treatment of many diseases. Dysbiosis of the normal community has been implicated in inflammatory bowel disease, Crohn’s disease, diabetes and, most notoriously, Clostridium difficile infection. In Canada, the leading treatment strategy for recalcitrant C. difficile infection is to receive faecal material which by nature is filled with microorganisms and their metabolites, from a healthy individual, known as a faecal microbiota transplantation. This influx of bacteria into the gut helps to restore the microbiota to a healthy state, preventing C. difficile from causing further disease. Much of what is known with respect to the microbiota and faecal microbiota transplantation comes from animal studies simulating the human disease. Although these models allow researchers to perform studies that would be difficult in humans, they do not always recapitulate the human microbiome. This makes the translation of these results to humans somewhat questionable. The purpose of this review is to analyse these animal models and discuss the advantages and the disadvantages of them in relation to human translation. By understanding some of the limitation of animal models, we will be better able to design and perform experiments of most relevance to human applications.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».