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Enregistrement W3134427137 · doi:10.1093/jcag/gwab002.199

A201 UNDERSTANDING THE INFECTION DYNAMICS OF MYCOBACTERIUM PARATUBERCULOSIS (MAP)

2021· article· en· W3134427137 sur OpenAlexaffabout
Grace Baruta, H Zhang, Laurie Alston, Simon A. Hirota

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatuberculosisBiologyMycobacterium avium subspecies paratuberculosisMicrobiologyTropismEpitheliumImmunologyMycobacteriumVirologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (MAP) is the causative agent of Johne’s disease (JD) in ruminants. Following infection, JD may present as enteritis, leading to wasting, often causing premature culling of livestock. Beyond veterinary medicine, several mycobacterium species, including MAP, have been implicated in human gastrointestinal disease. While MAP has been incriminated in causing Crohn’s disease (a claim that has yet to be substantiated), there are confirmed cases of MAP infection in immunocompromised individuals, causing profuse diarrhea, fever, and drastic weight loss. Given the economic burden associated with MAP infection, considerable efforts have sought to understand its dynamics. However, these processes have not been completely characterized, hindering our ability to generate novel anti-infective agents. While the current paradigm suggests that MAP travels to the small intestine, gaining entry through the epithelium, the exact cellular tropism and the mechanism(s) of entry are not well defined. Therefore, we have developed an ex vivo enteroid-based system to visualize invasion of MAP in distinct cells of the intestinal epithelium using a GFP-expressing MAP strain. With this, we sought to test the hypothesis that MAP invasion occurs via M cells through receptor-mediated transcytosis. Aims 1) Characterize experimental system and visualize MAP invasion 2) Determine cellular tropism 3) Uncover mechanisms underlying MAP invasion Methods Enteroids (2D and 3D) were generated and M cell differentiation induced via addition of RANKL. Confluent ileal monolayers were exposed to GFP-expressing MAP strain (K10 pWES4). Confocal microscopy was performed, and barrier function was measured via transepithelial electrical resistance (TEER). Results We generated 3D enteroids and confluent enteroid-derived monolayers with functional M cells capable of transcytosis. MAP was detected mainly within M cells. We further confirmed this finding using a human in vitro M cell model, the Caco-2/Raji-B co-culture system. Furthermore, alterations in TEER following MAP exposure in monolayers cultured with RANKL, triggering M cell differentiation, suggest the existence of a novel mechanism by which MAP disrupts the barrier to invade the mucosa. Conclusions Our results suggest that MAP translocates across the epithelium predominantly via M cells, as shown both in a human and murine model. This newly optimized approach provides an experimental system that will enable us to better characterize M cell-MAP interactions, with the hopes of identifying new therapeutic targets to prevent the spread of MAP and reduce economic impact of JD. Beyond MAP infection, this novel ex vivo system has potential to elucidate other host-pathogen interactions. Funding Agencies Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

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