Microbiome and Human Aging: Probiotic and Prebiotic Potentials in Longevity, Skin Health and Cellular Senescence
Notice bibliographique
Résumé
The role of the microbiome in human aging is important: the microbiome directly impacts aging through the gastrointestinal system. However, the microbial impact on skin has yet to be fully understood. For example, cellular senescence is an intrinsic aging process that has been recently associated with microbial imbalance. With age, cells become senescent in response to stress wherein they undergo irreversible growth arrest while maintaining high metabolic activity. An accumulation of senescent cells has been linked to various aging and chronic pathologies due to an overexpression of the senescence-associated secretory phenotype (SASP) comprised of proinflammatory cytokines, chemokines, growth factors, proteases, lipids and extracellular matrix components. In particular, dermatological disorders may be promoted by senescence as the skin is a common site of accumulation. The gut microbiota influences cellular senescence and skin disruption through the gut-skin axis and secretion of microbial metabolites. Metabolomics can be used to identify and quantify metabolites involved in senescence. Moreover, novel anti-senescent therapeutics are warranted given the poor safety profiles of current pharmaceutical drugs. Probiotics and prebiotics may be effective alternatives, considering the relationship between the microbiome and healthy aging. However, further research on gut composition under a senescent status is needed to develop immunomodulatory therapies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».