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Enregistrement W4367294854 · doi:10.1097/sla.0000000000005886

Indole-3-Propionic Acid, a Gut Microbiota Metabolite, Protects Against the Development of Postoperative Delirium

2023· article· en· W4367294854 sur OpenAlexaff
Xue Zhou, Xinbo Wu, Yan Wu, Liuyue Yang, Eleanor Shi, Weihua Ding, Liang Chen, Xu Shi, Feng Xia, Chien‐Wen Su, Zerong You, Jianguo Xia, Cynthia Chen, Vladimir Yeliseyev, Lynn Bry, Suyun Xia, Peigen Huang, Jiawei Meng, Timothy T. Houle, Oluwaseun Akeju, Jianren Mao, Robert E. Gerszten, Qian Chen, Zhongcong Xie, Shiqian Shen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Aging
Mots-clésMetabolomicsGut floraMetaboliteMedicinePoint of deliveryMetabolomePharmacologyPhysiologyBiologyInternal medicineBioinformaticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim was to determine preoperative gut microbiota metabolites that may be associated with postoperative delirium (POD) development in patients and further study in rodents. SUMMARY BACKGROUND DATA: POD occurs in 9% to 50% of older patients undergoing anesthesia/surgery but lacks effective treatments or prevention. High-throughput metabolomics using liquid chromatography with tandem mass spectrometry has accelerated disease-related biomarkers discovery. We performed metabolomic studies in humans to identify potential metabolite biomarkers linked to POD and examined potential mechanisms in rodents. METHODS: We performed a prospective observational cohort study to examine the metabolomic changes that were associated with the development of POD. Then the gut microbiota-related metabolomic changes were recapitulated by gut microbiota perturbation in rodents. POD was assessed in mice using a battery of behavioral tests including novel objective test, Y-maze test, open-field test, and buried food test. The mechanisms through which gut microbiota-related metabolomic changes influenced POD were examined using chemogenetics. RESULTS: Indole-3-propionic acid (IPA) is a gut microbiota metabolite that belongs to the indole family. Baseline plasma levels of IPA were significantly inversely correlated with the onset of POD in 103 (17 cases) human individuals. This relationship was validated in preclinical mouse models for POD: reducing IPA levels through gut microbiota perturbation promoted POD-like behavior. More importantly, IPA administration deterred POD-like behavior. Colonization of germ-free mice with mutant Clostridium sporogenes that did not produce IPA-promoted POD-like behavior. Chemogenetic studies revealed that the protective effect of IPA in mice was mediated, in part, by peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha in hippocampal interneurons. CONCLUSIONS: Gut microbiota-derived IPA is an important molecule implicated in the pathogenesis of POD, which could potentially be harnessed for POD prevention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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