Transformation of the Anticancer Drug Doxorubicin in the Human Gut Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria living in the human gut are implicated in the etiology of several diseases. Moreover, dozens of drugs are metabolized by elements of the gut microbiome, which may have further implications for human health. Here, we screened a collection of gut isolates for their ability to inactivate the widely used antineoplastic drug doxorubicin and identified a strain of Raoultella planticola as a potent inactivator under anaerobic conditions. We demonstrate that R. planticola deglycosylates doxorubicin to metabolites 7-deoxydoxorubicinol and 7-deoxydoxorubicinolone via a reductive deglycosylation mechanism. We further show that doxorubicin is degraded anaerobically by Klebsiella pneumoniae and Escherichia coli BW25113 and present evidence that this phenotype is dependent on molybdopterin-dependent enzyme(s). Deglycosylation of doxorubicin by R. planticola under anaerobic conditions is found to reduce toxicity to the model species Caenorhabditis elegans, providing a model to begin understanding the role of doxorubicin metabolism by microbes in the human gut. Understanding the in vivo metabolism of important therapeutics like doxorubicin by the gut microbiome has the potential to guide clinical dosing to maximize therapeutic benefit while limiting undesirable side effects.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».