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Enregistrement W2766697751 · doi:10.1523/jneurosci.1672-17.2017

Protease-Mediated Suppression of DRG Neuron Excitability by Commensal Bacteria

2017· article· en· W2766697751 sur OpenAlexaff
Jessica Sessenwein, Corey C. Baker, Sabindra Pradhananga, Megan E. Maitland, Elaine O. Petrof, Emma Allen‐Vercoe, Curtis Noordhof, David E. Reed, Stephen Vanner, Alan Lomax

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésProteasesDysbiosisRheobaseIrritable bowel syndromeNeuronBiologyNeuroscienceCell biologyPharmacologyImmunologyGut floraMedicineInternal medicineBiochemistryEnzymeMembrane potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral pain signaling reflects a balance of pronociceptive and antinociceptive influences; the contribution by the gastrointestinal microbiota to this balance has received little attention. Disorders, such as inflammatory bowel disease and irritable bowel syndrome, are associated with exaggerated visceral nociceptive actions that may involve altered microbial signaling, particularly given the evidence for bacterial dysbiosis. Thus, we tested whether a community of commensal gastrointestinal bacteria derived from a healthy human donor (microbial ecosystem therapeutics; MET-1) can affect the excitability of male mouse DRG neurons. MET-1 reduced the excitability of DRG neurons by significantly increasing rheobase, decreasing responses to capsaicin (2 μ m ) and reducing action potential discharge from colonic afferent nerves. The increase in rheobase was accompanied by an increase in the amplitude of voltage-gated K + currents. A mixture of bacterial protease inhibitors abrogated the effect of MET-1 effects on DRG neuron rheobase. A serine protease inhibitor but not inhibitors of cysteine proteases, acid proteases, metalloproteases, or aminopeptidases abolished the effects of MET-1. The serine protease cathepsin G recapitulated the effects of MET-1 on DRG neurons. Inhibition of protease-activated receptor-4 (PAR-4), but not PAR-2, blocked the effects of MET-1. Furthermore, Faecalibacterium prausnitzii recapitulated the effects of MET-1 on excitability of DRG neurons. We conclude that serine proteases derived from commensal bacteria can directly impact the excitability of DRG neurons, through PAR-4 activation. The ability of microbiota-neuronal interactions to modulate afferent signaling suggests that therapies that induce or correct microbial dysbiosis may impact visceral pain. SIGNIFICANCE STATEMENT Commercially available probiotics have the potential to modify visceral pain. Here we show that secretory products from gastrointestinal microbiota derived from a human donor signal to DRG neurons. Their secretory products contain serine proteases that suppress excitability via activation of protease-activated receptor-4. Moreover, from this community of commensal microbes, Faecalibacterium prausnitzii strain 16-6-I 40 fastidious anaerobe agar had the greatest effect. Our study suggests that therapies that induce or correct microbial dysbiosis may affect the excitability of primary afferent neurons, many of which are nociceptive. Furthermore, identification of the bacterial strains capable of suppressing sensory neuron excitability, and their mechanisms of action, may allow therapeutic relief for patients with gastrointestinal diseases associated with pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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