Impact of CFTR modulation with Ivacaftor on Gut Microbiota and Intestinal Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) is caused by mutations in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene. Next to progressive airway disease, CF is also associated with intestinal inflammation and dysbiosis. Ivacaftor, a CFTR potentiator, has improved pulmonary and nutritional status but its effects on the intestinal microbiota and inflammation are unclear. Hence, we assessed the changes on the intestinal microbial communities (16S rRNA variable 3 gene region) and inflammatory markers (calprotectin and M2-pyruvate kinase [M2-PK]) in 16 CF individuals (8 children and 8 adults) before and after (median 6.1 months) ivacaftor. Stool calprotectin significantly decreased following ivacaftor (median [IQR]: 154.4 [102.1-284.2] vs. 87.5 [19.5-190.2] mg/kg, P = 0.03). There was a significant increase in Akkermansia with ivacaftor. Increased abundance of Akkermansia was associated with normal stool M2-PK concentrations, and decreased abundances of Enterobacteriaceae correlated with decreased stool calprotectin concentrations. In summary, changes in the gut microbiome and decrease in intestinal inflammation was associated with Ivacaftor treatment among individuals with CF carrying at least one gating CFTR mutation. Thus, CFTR-modifying therapy may adequately improve the aberrant pathophysiology and milieu of the CF gut to favor a more healthy microbiota, which in turn reduces intestinal inflammation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».