Interactions between Gut Microbiota and Immunomodulatory Cells in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis (RA) is one of the most common autoimmune diseases caused by abnormal immune activation and immune tolerance. Immunomodulatory cells (ICs) play a critical role in the maintenance and homeostasis of normal immune function and in the pathogenesis of RA. The human gastrointestinal tract is inhabited by trillions of commensal microbiota on the mucosal surface that play a fundamental role in the induction, maintenance, and function of the host immune system. Gut microbiota dysbiosis can impact both the local and systemic immune systems and further contribute to various diseases, such as RA. The neighbouring intestinal ICs located in distinct intestinal mucosa may be the most likely intermediary by which the gut microbiota can affect the occurrence and development of RA. However, the reciprocal interaction between the components of the gut microbiota and their microbial metabolites with distinct ICs and how this interaction may impact the development of RA are not well studied. Therefore, a better understanding of the gut microbiota, ICs, and their interactions might improve our knowledge of the mechanisms by which the gut microbiota contribute to RA and facilitate the further development of novel therapeutic approaches. In this review, we have summarized the roles of the gut microbiota in the immunopathogenesis of RA, especially the interactions between the gut microbiota and ICs, and further discussed the strategies for treating RA by targeting/regulating the gut microbiota.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».