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Enregistrement W2790219241 · doi:10.1093/jcag/gwy009.275

A275 COMMENSAL BACTERIA IN THE SMALL INTESTINE INFLUENCE IMMUNE CELLS TO DICTATE HOST DRUG METABOLISM

2018· article· en· W2790219241 sur OpenAlexaff
Kyle L. Flannigan, Kimberly Nieves, Sarah L. Erickson, Laurie Alston, Simon A. Hirota

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySegmented filamentous bacteriaImmune systemGut floraInnate immune systemSmall intestineDrug metabolismDysbiosisMicrobiologyImmunityMetabolismImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of the intestinal microbiota to influence drug responses has been recognized, however the mechanisms through which this occurs remain unexplored. Work in germ free mice has demonstrated that colonization with different microbiota influences the expression of cytochrome P450 (CYP) enzymes in the liver. Like the liver, the small intestine (SI) expresses CYP enzymes including CYP3A11 which can metabolize over 60% of commercially available drugs. The activity of CYP enzymes in the SI has been shown to influence circulating levels of orally administered drugs, but how the microbiota affects this process is unknown. To investigate if distinct microbiota differentially modulate host drug-metabolism in the SI to influence drug activity and efficacy. SFB-free (SFB-) mice were obtained from Jackson (Jax) and SFB+ mice were obtained from Taconic (Tac). Feces from SFB+ Tac mice were mixed in PBS and orally gavaged to mice. 14 days later sections of ileum were used for PCR array or digested in collagenase to isolate lamina propria cells for flow cytometry. A monoclonal antibody for Thy1.2 was used to deplete innate lymphoid cells (ILCs) in RAG1-/- mice (lacking T- and B-cells). CYP3A11 activity was determined through the colourmetric breakdown of the substrate 7-benzyloxyresorufin. PCR array analysis of ileal sections revealed CYP3A11 as one of the most downregulated genes in both SFB+ Tac mice and Jax mice colonized with a SFB+ microbiota when compared to SFB- Jax mice. Further analysis showed that colonization of Jax mice with a SFB+ microbiota induced IL-22 production by type 3 innate lymphoid cells (ILC3). Increase IL-22 production positively correlated with fecal levels of SFB and reduced ileal CYP3A11 expression. Colonization of IL-22 KO mice with a SFB+ microbiota had no effect on the ileal expression of CYP3A11. Furthermore, depletion of ILCs in RAG1-/- mice colonized with a SFB+ microbiota prevented a decrease in the expression of CYP3A11. In mouse SI enteroid cultures, recombinant IL-22 dose-dependently reduced the expression of CYP3A11, an effect that was blocked by the STAT3 inhibitor Stattic. IL-22 treatment also significantly decreased the ability of SI enteroids to metabolize CYP3A11 specific substrates. Our data suggest that colonization with a specific microbiota can influence the expression and activity of the drug metabolising enzyme CYP3A11. This occurs through the production of IL-22 by SI ILC3, which down regulated CYP3A11 in a STAT3-specific manor and altered the ability of the small intestine to metabolise CYP3A11 specific substrates. These findings provide an understanding of how the intestinal microbiota modulates host drug metabolism, and how the microbiota can be manipulated to render various drug therapies, such as those for IBD, more effective. CAG, CCC, CIHRAlberta Innovates

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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