The Anti-neoplastic Effects of Probiotics and Prebiotics against Colorectal Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
With the world’s incidence of non-communicable diseases (NCDs) increasing, colon and rectal cancers now form the 3rd most common form of cancer globally, the need to find new solutions to colorectal cancer (CRC) is paramount, as current treatment is limited and comes with many unfavourable side effects. Studies on probiotic bacteria and prebiotic compounds spanning the last ten years reveal promising results describing their ability to act against colorectal cancer development. After screening papers with a specific inclusion criterion, 23 papers were selected for this review. The primary endpoints, biomarkers, and other data were analysed. The results show that overall, the prebiotics and probiotic bacteria included in this study (predominantly the genera Lactobacillus and Bifidobacterium) have promising anti-neoplastic effects against colorectal cancer, although in varying amounts. Other prebiotics such as fructooligosaccharides, branched fructans, and other plant extracts, were shown to have equally positive effects. The concept of using probiotics/prebiotics in addition to established cancer treatment seems more feasible with the various benefits highlighted in this review. At the very least, probiotics/prebiotics may be useful adjuvants, to be used alongside pre-existing colorectal cancer treatment. Probiotics/prebiotics may help alleviate some undesirable side effects of pre-existing treatment (i.e., fluorouracil) such as dysbiosis. Thus, this review aims to build upon the foundations established in microbiome research and encourage the course of future prebiotic and probiotic testing, to further our understanding related to the effect of probiotics/prebiotics on gut health and help treat the growing burden of colorectal cancer.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».