The Profile of Human Milk Metabolome, Cytokines, and Antibodies in Inflammatory Bowel Diseases Versus Healthy Mothers, and Potential Impact on the Newborn
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: For women with inflammatory bowel disease [IBD], it is not very well known how IBD or IBD treatment affects their breast milk components. We aimed to investigate whether breast milk composition differs in healthy control [HC] versus IBD mothers in terms of antibodies, cytokines, and metabolite,s to identify potential impact of IBD breast milk on neonatal immune system. METHODS: Breast milk specimens from HC [n = 17] and IBD [n = 31 for Crohn's disease [CD]; and n = 41 for ulcerative colitis [UC]; were collected at 3 and 6 months postpartum [PP3] and [PP6], respectively. Faecal samples were also collected. Cytokines and immunoglobulins [IgA/IgG/IgE] were analysed by multiplex Meso Scale Discovery [MSD] and commercial kits. Moreover, breast milk metabolites were analysed by 1H nuclear magnetic resonance [NMR]. RESULTS: We found that breast milk from IBD mothers showed significantly lower levels of IgA, sugar metabolite [lactose], and 2-aminobutyrate. In contrast, we observed that breast milk from mothers with IBD had increased levels of pro-inflammatory cytokines and higher energy metabolites [lactate and succinate] than milk from healthy mothers. In addition, we noticed that the type of treatment [5-aminosalicylic acid versus biologics] influenced the milk cytokines and metabolites profile. CONCLUSIONS: The reduction in immunoprotective components of IBD breast milk such as sIgA and lactose theoretically may modulate the potential protective effects of breastfeeding. On the other hand, presence of higher levels of pro-inflammatory cytokines, lactate, and succinate may predispose the offspring to an inflammatory condition or impact on the gut microbiome. Better understanding of the role of succinate in infants and its potential effects on microbiome or mucosal immunity merits further investigations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».