The role of the microbiota in glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is a common irreversible vision loss disorder because of the gradual loss of retinal ganglion cells (RGCs) and the optic nerve axons. Major risk factors include elder age and high intraocular pressure (IOP). However, high IOP is neither necessary nor sufficient to cause glaucoma. Some non-IOP signaling cascades can mediate RGC degeneration. In addition, gender, diet, obesity, depression, or anxiety also contribute to the development of glaucoma. Understanding the mechanism of glaucoma development is crucial for timely diagnosis and establishing new strategies to improve current IOP-reducing therapies. The microbiota exerts a marked influence on the human body during homeostasis and disease. Many glaucoma patients have abnormal compositions of the microbiota (dysbiosis) in multiple locations, including the ocular surface, intraocular cavity, oral cavity, stomach, and gut. Here, we discuss findings in the last ten years or more about the microbiota and metabolite changes in animal models, patients with three risk factors (aging, obesity, and depression), and glaucoma patients. Antigenic mimicry and heat stress protein (HSP)-specific T-cell infiltration in the retina may be responsible for commensal microbes contributing to glaucomatous RGC damage. LPS-TLR4 pathway may be the primary mechanism of oral and ocular surface dysbiosis affecting glaucoma. Microbe-derived metabolites may also affect glaucoma pathogenesis. Homocysteine accumulation, inflammatory factor release, and direct dissemination may link gastric H. pylori infection and anterior chamber viral infection (such as cytomegalovirus) to glaucoma. Potential therapeutic protocols targeting microbiota include antibiotics, modified diet, and stool transplant. Later investigations will uncover the underlying molecular mechanism connecting dysbiosis to glaucoma and its clinical applications in glaucoma management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».