The Role of Gut Microbiome in the Pathogenesis of Multiple Sclerosis and Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic, progressive neuroinflammatory disease with a complex pathophysiological background. A variety of diverse factors have been attributed to the propagation of inflammation and neurodegeneration in MS, mainly genetic, immunological, and environmental factors such as vitamin D deficiency, infections, or hormonal disbalance. Recently, the importance of the gut-brain axis for the development of many neurological conditions, including stroke, movement disorders, and neuroinflammatory disorders, has been postulated. The purpose of our paper was to summarize current evidence confirming the role of the gut microbiome in the pathophysiology of MS and related disorders, such as neuromyelitis optica spectrum disorder (NMO-SD). For this aim, we conducted a systematic review of the literature listed in the following databases: Medline, Pubmed, and Scopus, and were able to identify several studies demonstrating the involvement of the gut microbiome in the pathophysiology of MS and NMO-SD. It seems that the most relevant bacteria for the pathophysiology of MS are those belonging to Pseudomonas, Mycoplasma, Haemophilus, Blautia, Dorea, Faecalibacterium, Methanobrevibacter, Akkermansia, and Desulfovibrionaceae genera, while Clostridium perfringens and Streptoccocus have been demonstrated to play a role in the pathophysiology of NMO-SD. Following this line of evidence, there is also some preliminary data supporting the use of probiotics or other agents affecting the microbiome that could potentially have a beneficial effect on MS/NMO-SD symptoms and prognosis. The topic of the gut microbiome in the pathophysiology of MS is therefore relevant since it could be used as a biomarker of disease development and progression as well as a potential disease-modifying therapy.
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 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)
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 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 ».