Metabolomics-Guided Hypothesis Generation for Mechanisms of Intestinal Protection by Live Biotherapeutic Products
Notice bibliographique
Résumé
The use of live biotherapeutic products (LBPs), including single strains of beneficial probiotic bacteria or consortiums, is gaining traction as a viable option to treat inflammatory-mediated diseases like inflammatory bowel disease (IBD). However, LBPs’ persistence in the intestine is heterogeneous since many beneficial bacteria lack mechanisms to tolerate the inflammation and the oxidative stress associated with IBD. We rationalized that optimizing LBPs with enhanced colonization and persistence in the inflamed intestine would help beneficial bacteria increase their bioavailability and sustain their beneficial responses. Our lab developed two bioengineered LBPs (SBT001/BioPersist and SBT002/BioColoniz) modified to enhance colonization or persistence in the inflamed intestine. In this study, we examined colon-derived metabolites via ultra-high performance liquid chromatography-mass spectrometry in colitic mice treated with either BioPersist or BioColoniz as compared to their unmodified parent strains (Escherichia coli Nissle 1917 [EcN] and Lactobacillus reuteri, respectively) or to each other. BioPersist administration resulted in lowered concentrations of inflammatory prostaglandins, decreased stress hormones such as adrenaline and corticosterone, increased serotonin, and decreased bile acid in comparison to EcN. In comparison to BioColoniz, BioPersist increased serotonin and antioxidant production, limited bile acid accumulation, and enhanced tissue restoration via activated purine and pyrimidine metabolism. These data generated several novel hypotheses for the beneficial roles that LBPs may play during colitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».