Lactic acid enhances vaginal epithelial barrier integrity and ameliorates inflammatory effects of dysbiotic short chain fatty acids and HIV-1
Notice bibliographique
Résumé
The vaginal microenvironment is key in mediating susceptibility to sexually transmitted infections. A polymicrobial environment with reduced Lactobacilllus spp. is characteristic of vaginal dysbiosis, associated with increased production of several short chain fatty acids (SCFAs), vaginal inflammation and an increased risk of HIV-1 acquisition. In contrast, a eubiotic vaginal microbiome (VMB), dominated by Lactobacillus spp. correlates with increased production of lactic acid (LA), an acidic milieu and protection against HIV-1. Vaginal metabolites, specifically LA and SCFAs including butyric, succinic and acetic acids are associated with modulation of HIV-1 risk. We assessed the impact of combined and individual SCFAs and LA on vaginal epithelial cells (VK2) grown in air-liquid interface cultures. Treatment of VK2 cells with eubiotic SCFA + LA mixture showed increased epithelial barrier integrity, reduced FITC dextran leakage and enhanced expression of cell-cell adhesion proteins. Treatment with dysbiotic SCFA + LA mixture diminished epithelial barrier integrity, increased NFκB activation and inflammatory mediators: TNF-α, IL-6, IL-8 and RANTES. LA was found to be the primary contributor of the beneficial effects. Eubiotic SCFA + LA mixture ameliorated HIV-1 mediated barrier disruption and HIV-1 leakage, whereas dysbiotic SCFA + LA treatment exacerbated HIV-1 effects. These findings indicate a key role for LA in future prophylactic strategies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».