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Enregistrement W4323351282 · doi:10.1093/jcag/gwac036.047

A47 THE GUT MICROBIOTA INFLUENCES COLONIC HEALING AFTER SURGERY IN PATIENTS UNDERGOING BOWEL RESECTION FOR COLORECTAL CANCER

2023· article· en· W4323351282 sur OpenAlexaffabout
Roy Hajjar, Emilia Gonzalez, G Fragoso, M Oliero, A A Alaoui, A Calvé, Hervé Vennin Rendos, S Djediai, T Cuisiniere, P Laplante, C Gerkins, A S Ajayi, K Diop, N Taleb, S Thérien, F Schampaert, Hefzi Alratrout, F Dagbert, R Loungnarath, H Sebajang, F Schwenter, R Wassef, R Ratelle, E Debroux, J -F Cailhier, B Routy, B Annabi, Nicholas J. B. Brereton, C Richard, M M Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnastomosisColorectal cancerMedicineGut floraColorectal surgeryGastroenterologyComplicationSurgeryWound healingMicrobiomeFecesInternal medicineCancerAbdominal surgeryBioinformaticsImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The standard treatment of colorectal cancer (CRC) consists of a surgical resection of the colonic segment with the tumor, followed by a reconnection of the remaining bowel ends, or "anastomosis". The anastomosis may fail to heal in up to 20% of patients, which leads to anastomotic leak, a major complication that increases postoperative morbidity and mortality. This complication is unpredictable and its causes remain poorly understood. Purpose The objective of this study is to investigate the possible role of the gut microbiome in anastomotic healing after surgery in patients with CRC. Method We collected preoperative fecal samples and intraoperative mucosal samples from CRC patients undergoing surgery with anastomosis. The gut microbiota of patients with AL and of others that presented optimal healing after surgery was analyzed and compared using the Anchor 16S pipeline. To assess the role of the patients' microbiota in healing, fecal microbiota transplantation (FMT) was performed in mice using preoperative fecal samples from CRC patients with and without AL. Mice were then subjected to colonic surgery using a colonic anastomosis model. Six days after surgery, anastomotic healing was assessed macroscopically and microscopically. The gut barrier function was also assessed. The gut microbiota composition was compared between the groups colonized with samples from patients with and without AL to detect potential differences. Result(s) Mice colonized by FMT with the microbiota of donors with AL displayed poor anastomotic healing macroscopically, and a weaker wound microscopically. These same mice displayed a weaker gut barrier, as objectified by higher bacterial translocation to the spleen. The anastomoses of mice receiving the microbiota of AL donors displayed lower concentrations of collagen and fibronectin and higher inflammatory cytokines and collagenolytic enzymes, indicating poor extracellular matrix formation and collagen degradation locally.The beta-diversity of the gut microbiota was significantly different between mice receiving the microbiota of donors with and without AL, and several bacterial species were differentially abundant between the two groups. Conclusion(s) The preoperative gut microbiota in CRC patients who experience anastomotic leak after surgery induces poor anastomotic healing in mice and a weaker gut barrier after colonic surgery. Several bacterial species were found to be associated with the healing process. Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below CIHR, Other Please indicate your source of funding; NSERC, FRQS, New Frontiers in Research, Montreal Cancer Institute. Disclosure of Interest None Declared

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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