Gut microbiota influence anastomotic healing in colorectal cancer surgery through modulation of mucosal proinflammatory cytokines
Notice bibliographique
Résumé
Objective Colorectal cancer (CRC) is the third most diagnosed cancer, and requires surgical resection and reconnection, or anastomosis, of the remaining bowel to re-establish intestinal continuity. Anastomotic leak (AL) is a major complication that increases mortality and cancer recurrence. Our objective is to assess the causal role of gut microbiota in anastomotic healing. Design The causal role of gut microbiota was assessed in a murine AL model receiving faecal microbiota transplantation (FMT) from patients with CRC collected before surgery and who later developed or not, AL. Anastomotic healing and gut barrier integrity were assessed after surgery. Bacterial candidates implicated in anastomotic healing were identified using 16S rRNA gene sequencing and were isolated from faecal samples to be tested both in vitro and in vivo . Results Mice receiving FMT from patients that developed AL displayed poor anastomotic healing. Profiling of gut microbiota of patients and mice after FMT revealed correlations between healing parameters and the relative abundance of Alistipes onderdonkii and Parabacteroides goldsteinii . Oral supplementation with A. onderdonkii resulted in a higher rate of leaks in mice, while gavage with P. goldsteinii improved healing by exerting an anti-inflammatory effect. Patients with AL and mice receiving FMT from AL patients presented upregulation of mucosal MIP-1α, MIP-2, MCP-1 and IL-17A/F before surgery. Retrospective analysis revealed that patients with AL present higher circulating neutrophil and monocyte counts before surgery. Conclusion Gut microbiota plays an important role in surgical colonic healing in patients with CRC. The impact of these findings may extend to a vast array of invasive gastrointestinal procedures.
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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)
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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 ».