Immune Stimulation Using a Gut Microbe-Based Immunotherapy Reduces Disease Pathology and Improves Barrier Function in Ulcerative Colitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current ulcerative colitis (UC) treatments are focused on symptom management primarily via immune suppression. Despite the current arsenal of immunosuppressant treatments, the majority of patients with UC still experience disease progression. Importantly, aggressive long-term inhibition of immune function comes with consequent risk, such as serious infections and malignancy. There is thus a recognized need for new, safe and effective treatment strategies for people living with UC that work upstream of managing the symptoms of the disease. The objective of this study was to evaluate a microbial-based treatment, QBECO, that functions to productively activate rather than suppress mucosal immune function as a novel approach to treat UC. Methods: Two established models of experimental colitis, namely chemically-induced DSS colitis and the spontaneous colitis that develops in Muc2 deficient mice, were used to assess whether QBECO treatment could ameliorate gastrointestinal disease. A small exploratory 16-week QBECO open-label trial was subsequently conducted to test the safety and tolerability of this approach and also to determine whether similar improvements in clinical disease and histopathology could be demonstrated in patients with moderate-to-severe UC. Results: QBECO treatment successfully reduced inflammation and promoted mucosal and histological healing in both experimental models and in UC patients. The preclinical models of colitis showed that QBECO ameliorated mucosal pathology, in part by reducing inflammatory cell infiltration, primarily that induced by neutrophils and inflammatory T cells. The most rapid and noticeable change observed in QBECO treated UC patients was a marked reduction in rectal bleeding. Conclusion: Collectively, this work demonstrates for the first time that strategically activating immune function rather than suppressing it, not only does not worsen colitis induced-damage, but may lead to an objective reduction in UC disease pathology.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».