Extracellular vesicles isolated from milk can improve gut barrier dysfunction induced by malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition impacts approximately 50 million children worldwide and is linked to 45% of global mortality in children below the age of five. Severe acute malnutrition (SAM) is associated with intestinal barrier breakdown and epithelial atrophy. Extracellular vesicles including exosomes (EVs; 30-150 nm) can travel to distant target cells through biofluids including milk. Since milk-derived EVs are known to induce intestinal stem cell proliferation, this study aimed to examine their potential efficacy in improving malnutrition-induced atrophy of intestinal mucosa and barrier dysfunction. Mice were fed either a control (18%) or a low protein (1%) diet for 14 days to induce malnutrition. From day 10 to 14, they received either bovine milk EVs or control gavage and were sacrificed on day 15, 4 h after a Fluorescein Isothiocyanate (FITC) dose. Tissue and blood were collected for histological and epithelial barrier function analyses. Mice fed low protein diet developed intestinal villus atrophy and barrier dysfunction. Despite continued low protein diet feeding, milk EV treatment improved intestinal permeability, intestinal architecture and cellular proliferation. Our results suggest that EVs enriched from milk should be further explored as a valuable adjuvant therapy to standard clinical management of malnourished children with high risk of morbidity and mortality.
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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) | 0,000 | 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 ».