Human gut microbiota after bariatric surgery alters intestinal morphology and glucose absorption in mice independently of obesity
Notice bibliographique
Résumé
Objective Bariatric surgery is an effective treatment for type 2 diabetes (T2D) that changes gut microbial composition. We determined whether the gut microbiota in humans after restrictive or malabsorptive bariatric surgery was sufficient to lower blood glucose. Design Women with obesity and T2D had biliopancreatic diversion with duodenal switch (BPD-DS) or laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG). Faecal samples from the same patient before and after each surgery were used to colonise rodents, and determinants of blood glucose control were assessed. Results Glucose tolerance was improved in germ-free mice orally colonised for 7 weeks with human microbiota after either BPD-DS or LSG, whereas food intake, fat mass, insulin resistance, secretion and clearance were unchanged. Mice colonised with microbiota post-BPD-DS had lower villus height/width and crypt depth in the distal jejunum and lower intestinal glucose absorption. Inhibition of sodium-glucose cotransporter (Sglt)1 abrogated microbiota-transmissible improvements in blood glucose control in mice. In specific pathogen-free (SPF) rats, intrajejunal colonisation for 4 weeks with microbiota post-BPD-DS was sufficient to improve blood glucose control, which was negated after intrajejunal Sglt-1 inhibition. Higher Parabacteroides and lower Blautia coincided with improvements in blood glucose control after colonisation with human bacteria post-BPD-DS and LSG. Conclusion Exposure of rodents to human gut microbiota after restrictive or malabsorptive bariatric surgery improves glycaemic control. The gut microbiota after bariatric surgery is a standalone factor that alters upper gut intestinal morphology and lowers Sglt1-mediated intestinal glucose absorption, which improves blood glucose control independently from changes in obesity, insulin or insulin resistance.
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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 ».