Dopaminergic Medication Accentuates Fecal Gut Microbiome Changes in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fecal gut microbiota changes are associated with Parkinson’s disease (PD). However, disease related changes cannot readily be discerned from medication effects, as almost all participants in previous studies were using PD medication, and conclusive longitudinal data related to treatment initiation is lacking. Here, fecal gut microbiota composition was assessed in 62 de novo PD participants who were untreated at baseline and used PD medication at one-year follow-up, by means of 16S-sequencing. In addition, participants were stratified for the type of dopaminergic medication. Overall gut microbiota composition did not differ between baseline and one-year follow-up, but was associated with levodopa dose and levodopa equivalent daily dose (LEDD). Several differentially abundant taxa are in line with previously described changes in PD. These included reduced levels of amplicon sequence variants (ASVs) belonging to Faecalibacterium prausnitzii and Lachnospiraceae in all participants at follow-up, and increased levels of an ASV belonging to Bifidobacterium in dopamine agonist users. The family Bifidobacteriaceae was increased in dopamine agonist users who only used pramipexole. Levodopa dose was inversely related to the abundance of the families Ruminococcaceae and Lachnospiraceae, and the genus Lachnospiraceae ND3007 group . PD medications exert a measurable and dose-dependent effect on gut microbiota composition and accentuate several previously described gut microbiota changes in PD. Detailed knowledge of medication effects should be part of future trial designs of gut microbiome studies in PD and are necessary to interpret previously published data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».