Gut microbiota, dysbiosis and atrial fibrillation. Arrhythmogenic mechanisms and potential clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
Recent preclinical and observational cohort studies have implicated imbalances in gut microbiota composition as a contributor to atrial fibrillation (AF). The gut microbiota is a complex and dynamic ecosystem containing trillions of microorganisms, which produces bioactive metabolites influencing host health and disease development. In addition to host-specific determinants, lifestyle-related factors such as diet and drugs are important determinants of the gut microbiota composition. In this review, we discuss the evidence suggesting a potential bidirectional association between AF and gut microbiota, identifying gut microbiota-derived metabolites as possible regulators of the AF substrate. We summarize the effect of gut microbiota on the development and progression of AF risk factors, including heart failure, hypertension, obesity, and coronary artery disease. We also discuss the potential anti-arrhythmic effects of pharmacological and diet-induced modifications of gut microbiota composition, which may modulate and prevent the progression to AF. Finally, we highlight important gaps in knowledge and areas requiring future investigation. Although data supporting a direct relationship between gut microbiota and AF are very limited at the present time, emerging preclinical and clinical research dealing with mechanistic interactions between gut microbiota and AF is important as it may lead to new insights into AF pathophysiology and the discovery of novel therapeutic targets for AF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».