Microbiome alterations following solid-organ transplantation: consequences, solutions, and prevention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Improved long-term survival following solid-organ transplantation (SOT) has remained elusive over the past several decades, despite significant advances in early survival. The microbiome refers to the genetic material belonging to microbes that live in an ecological balance with the human host, and its importance in human health is increasingly recognized. Extensive research pertaining to the human microbiome has demonstrated that compositional changes in the microbiome can contribute to such diseases as inflammatory bowel disease, metabolic syndrome, and (recently) many of the comorbidities that develop after SOT. It is suggested that the microbiome may be an important environmental variable that could influence health outcomes after SOT. Many factors related to SOT, including end-stage organ disease, surgery, and the use of antimicrobial prophylaxis and immunosuppressive drugs, have been shown to affect microbial composition and function negatively. These alterations could compromise health outcomes after SOT through the dysregulation of important host–microbe interactions, including the modulation of local and systemic host immune function by the gut microbiome, and could contribute to morbidity and even allograft rejection. Such interventions as synbiotic therapy and fecal microbiota transplantation have the potential to prevent or reverse disruption of the microbiome related to SOT and thereby improve the longevity of transplant recipients. Although microbiome research is still a relatively new field, progress is accelerating exponentially. Future research on host–microbiome interactions in the context of SOT will facilitate the development of microbiome-directed treatments to improve patient outcomes on pre- and post-SOT. Keywords: transplantation, immunosuppression, dysbiosis, immune system, microbiome
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».