The Gut Barrier, Intestinal Microbiota, and Liver Disease: Molecular Mechanisms and Strategies to Manage
Notice bibliographique
Résumé
Liver disease encompasses pathologies as non-alcoholic fatty liver disease, non-alcoholic steatohepatitis, alcohol liver disease, hepatocellular carcinoma, viral hepatitis, and autoimmune hepatitis. Nowadays, underlying mechanisms associating gut permeability and liver disease development are not well understood, although evidence points to the involvement of intestinal microbiota and their metabolites. Animal studies have shown alterations in Toll-like receptor signaling related to the leaky gut syndrome by the action of bacterial lipopolysaccharide. In humans, modifications of the intestinal microbiota in intestinal permeability have also been related to liver disease. Some of these changes were observed in bacterial species belonging Roseburia, Streptococcus, and Rothia. Currently, numerous strategies to treat liver disease are being assessed. This review summarizes and discusses studies addressed to determine mechanisms associated with the microbiota able to alter the intestinal barrier complementing the progress and advancement of liver disease, as well as the main strategies under development to manage these pathologies. We highlight those approaches that have shown improvement in intestinal microbiota and barrier function, namely lifestyle changes (diet and physical activity) and probiotics intervention. Nevertheless, knowledge about how such modifications are beneficial is still limited and specific mechanisms involved are not clear. Thus, further in-vitro, animal, and human studies are needed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».