3D mapping of host-parasite-microbiome interactions reveals metabolic determinants of tissue tropism and disease tolerance in Chagas disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chagas disease (CD) is a parasitic infection caused by Trypanosoma cruzi protozoa. Over 8 million people worldwide are T. cruzi -positive, 20-30% of which will develop cardiomyopathy, megaoesophagus and/or megacolon. The mechanisms leading to gastrointestinal (GI) symptom development are however poorly understood. To address this issue, we systematically characterized the spatial impact of experimental T. cruzi infection on the microbiome and metabolome across the GI tract. The largest microbiota perturbations were observed in the proximal large intestine in both acute and chronic disease, with chronic-stage effects also observed in the cecum. Strikingly, metabolomic impact of acute-to-chronic stage transition differed depending on the organ, with persistent large-scale effects of infection primarily in the oesophagus and large intestine, providing a potential mechanism for GI pathology tropism in CD. Infection particularly affected acylcarnitine and lipid metabolism. Building on these observations, treatment of infected mice with carnitine-supplemented drinking water prevented acute-stage mortality with no changes in parasite burden. Overall, these results identified a new mechanism of disease tolerance in CD, with potential for the development of new therapeutic regimens. More broadly, these results highlight the potential of spatially-resolved metabolomic approaches to provide insight into disease pathogenesis, with translational applications for infectious disease drug development.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».