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Enregistrement W3131790552 · doi:10.1210/endocr/bqab034

The Other Endocrine Organ in Your Gut

2021· letter· en· W3131790552 sur OpenAlexaff
Jeffrey Gagnon

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrine systemInternal medicineEndocrinologyMedicineBiologyPhysiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gut microbes and their metabolic products (often referred to as postbiotics) have become the zeitgeist of health researchers and the public alike. Perhaps this is due to the advent of modern sequencing technologies that now allow non-microbiologists (including the general population) to map out the members of the microbiome in short order and at a low cost. Despite our fascination with how changes in microbes (often at the phyla level) correlate with diseases from Alzheimer to type 2 diabetes mellitus, we are still lagging in understanding the mechanistic nature of how these tiny organisms are driving health outcomes. In the recent mini review from Drs William Massey and Mark Brown (1), a summary of gut microbial postbiotic mechanisms is presented. Gut hormones. The first thing that comes to mind might be enteroendocrine cells that line the gut epithelium and secrete their peptide hormone products like glucagon-like peptide-1 or ghrelin. Instead, the authors in this mini review frame the microbes as the hormone-producing cells. And, indeed, gut microbes secrete a variety of postbiotics, which can enter circulation and find their target receptors ultimately influencing metabolism. The authors explore the production, signaling, and physiological effects of short chain fatty acids (SCFA), secondary bile acids, amino acid metabolites, and a variety of amines. While it is important to recognize this mini review cannot provide an exhaustive list, the authors seek to provide the key elements needed to build confidence in postbiotics as effectors of metabolism. These include the concentrations found in circulation, the known cellular receptors, and the physiological effects. For some bacterial products like SCFAs, mechanistic details are well established for both the production and for how increased levels of distinct SCFAs can reverse metabolic complications. Indeed, SCFAs produced in the lumen of the gut can stimulate neighboring glucagon-like peptide-1 (GLP-1)-secreting cells through free fatty acid receptor signaling (2). And, of course, GLP-1 action is major piece of the diabetes treatment puzzle (3). The finding that gut endocrine cells (L cells for GLP-1) act as the intermediary between microbial postbiotics and physiological effects is not surprising. Not only do they share the same physical environment, enteroendocrine hormones primarily regulate aspects related to metabolism (glucose regulation, appetite, gut proliferation). Nevertheless, this mini review highlights many scenarios where the postbiotic leaves the gut epithelium, travels in circulation, and signals in its target organ. A key element captured in this review is that not all microbial postbiotics are beneficial in metabolic regulation. This is the case for microbial trimethylamine. As the authors report, this postbiotic travels to the liver where it is oxidized to trimethylamine-N-oxide (TMAO), and elevated TMAO has been associated with cardiovascular complications, type 2 diabetes mellitus, and, in a recent meta-analysis, obesity (4). While mechanisms for these interactions are sparse, a recent study indicated direct interaction of TMAO with kinases in the unfolded protein response (5). Despite the expanding knowledge of how the gut microbiome can influence metabolic health and disease and the small probiotic trials (and now meta-analysis of these trials) demonstrating benefits in glucose regulation (6), treatments are not widely embraced. This may be due to issues with how metagenomic studies are conducted and conflicting effects of microbes and their metabolites in the literature (7). Another treatment barrier is that changing the gut microbiome (through probiotics or prebiotics) would rely heavily on a dietary intervention, and long-term success with dietary-based treatments of metabolic diseases is poor (8). Given this, the field of postbiotics and their direct delivery may hold the most promise in treatment of metabolic diseases. Disclosures: JG has nothing to disclose. Data sharing is not applicable to this article as no data sets were generated or analyzed during the current study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0440,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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