Comprehensive multi-omics characterization of gut microbiome extracellular vesicles reveals a connection to gut-brain axis signaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbiota-gut-brain axis is an evident pathway of host-microbiota crosstalk that is linked to multiple brain disorders. Microbiota released extracellular vesicles (MEVs) has emerged as a key player in intercellular signaling in host microbiome communications. However, their role in gutbrain axis signaling is poorly investigated. Here, we performed a deep multi-omics profiling of MEVs content generated ex vivo and from stool samples in order to get some insights on their role in gut-brain-axis signaling. Metabolomics profiling identified a wide array of metabolites embedded in MEVs, including lipids, carbohydrates, amino acids, vitamins, and organic acids. Interestingly, many neurotransmitter-related compounds were detected inside MEVs, including arachidonyl-dopamine (NADA), gabapentin, glutamate and N-acylethanolamines. Next, we aimed to identify commensal microbes with psychobiotic activity. We isolated 58 Bacteroides strains assigned to four genera, 11 species, and 4 new species based on 16S rDNA sequencing. We performed whole genome sequencing of 18 representative isolates, followed by a comparative analysis of the structure of polysaccharide utilization loci (PUL) and glutamate decarboxylase (GAD), a genetic system involved in GABA production. Quantifying GABA was done using competitive ELISA, wherein three isolates ( B. finegoldii, B. faecis , and B. caccae ) showed high GABA production (4.5-7 mM range) in supernatant whereas 2.2 to 4 uM GABA concentration was detected inside microvesicles extracted using ultracentrifugation. To test the biodistribution of MEVs from the gut to other parts of the body, CACO-2, RIN-14 B, and hCMEC/D3 cells showed a capacity to internalize labeled MEVs through an endocytic mechanism. Additionally, MEVs exhibited a dose dependent paracellular transport through CACO-2 intestinal cells and hCMEC/D3 brain endothelial cells. In vivo results showed biodistribution of MEVs to liver, stomach and spleen. Overall, our results reveal the capabilities of MEVs to cross the intestinal and blood brain barriers to deliver their cargoes of neuroactive molecules to the brain as a new signaling mechanism in microbiota-gut-brain axis communications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».