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The Metabolism of Fluoropyrimidine Anticancer Drugs by the Human Gut Microbiome

2018· article· en· W3175797200 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Spanogiannopoulos, Andrew D. Patteron, Peter J. Turnbaugh

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrobiomeGut floraDrug metabolismBacteriaMetaboliteDrugColorectal cancerProdrugDrug resistancePharmacologyHuman microbiomeActive metaboliteEscherichia coliMicrobiologyCancerPharmacokineticsGeneticsGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of cancer is notoriously difficult due to the high toxicity of the current medications and unpredictable variations between patients. Genetic polymorphisms within the human genome are certainly important, but they often fail to explain most of the observed variation in treatment outcomes in patients. We propose that the human gut microbiome is a major contributor to the inter‐individual variation in anticancer drug response and hypothesize that this microbial reservoir harbors determinants of resistance towards anticancer drugs, including genes responsible for drug metabolism. We are focusing on the oral cancer drug capecitabine (CAP), a prodrug of 5‐fluorouracil (5FU), due to its widespread administration for colorectal and other cancers, the unexplained differences in drug efficacy and toxicity, and studies suggesting that the mechanism of action and metabolism of this class of compounds (fluoropyrimidines) is conserved in bacteria. Here, we assessed the reciprocal interactions between CAP and 5FU and the human gut microbiome. Ex vivo incubations of human gut microbial communities demonstrated that CAP and 5FU impacts the cellular integrity and growth of gut bacteria. We determined the minimum inhibitory concentration of 5FU versus a diverse collection of 50 individual human gut bacterial type strains. Interestingly, gut bacteria showed a remarkable high variation of sensitivity towards 5FU, ranging over four orders of magnitude. Using a bioassay, we screened 5FU‐resistant gut bacteria for their ability to inactivate 5FU. Several gut bacteria, including Escherichia coli , were capable of 5FU inactivation. Mass spectrometry analysis showed that E. coli converts 5FU to the less active metabolite dihydrofluorouracil (DHFU). This activity is dependent on the preTA operon, which encodes the enzyme dihydropyrimidine dehydrogenase (DPD), as a preTA ‐knockout strain of E. coli fails to metabolize 5FU. Orthologs of DPD are found in other gut bacterial species and their ability to metabolize 5FU is being investigated. Such microbial enzymes from the gut microbiome may influence the pharmacokinetics and toxicity of anticancer drugs. Additional studies in animal models and human cohorts are needed to evaluate the clinical relevance of these findings and their utility in improving clinical medicine. Support or Funding Information Peter Spanogiannopoulos is supported by a Canadian Institutes of Health Research Postdoctoral Fellowship. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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