Denosumab Regulates Gut Microbiota Composition and Cytokines in Dinitrobenzene Sulfonic Acid (DNBS)-Experimental Colitis
Notice bibliographique
Résumé
The pro-inflammatory mediator receptor activator of nuclear factor-kappa B ligand (RANKL) plays a significant role in the development of rheumatoid arthritis; however, its role in inflammatory bowel disease is unknown. Genome-wide association meta-analysis for Crohn's disease (CD) identified a variant near the TNFSF11 gene that encodes RANKL and CD risk allele increased expression of RANKL in specific cell lines. This study aims to elucidate if the RANKL inhibitor denosumab can reduce the severity of experimental colitis and modify the gut microbiota composition using murine dinitrobenzenesulfonic acid (DNBS)-experimental model of colitis mimicking CD. In colitic conditions, denosumab treatment significantly decreased the pro-inflammatory cytokines IL-6, IL-1β, and TNF-α within the colonic mucosa. Moreover, colitis was accompanied by disruption of gut microbiota, and preventative treatment with denosumab modulated this disruption. Denosumab treatment also modified the alpha- and beta diversity of colonic mucosa and fecal microbiota. These results provide a rationale for considering denosumab as a future potential therapy in CD; however, more detailed experimental and clinical studies are warranted.
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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) | 0,001 | 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 ».