Protective effects of fecal microbiota transplantation against ischemic stroke and other neurological disorders: an update
Notice bibliographique
Résumé
The bidirectional communication between the gut and brain or gut-brain axis is regulated by several gut microbes and microbial derived metabolites, such as short-chain fatty acids, trimethylamine N-oxide, and lipopolysaccharides. The Gut microbiota (GM) produce neuroactives, specifically neurotransmitters that modulates local and central neuronal brain functions. An imbalance between intestinal commensals and pathobionts leads to a disruption in the gut microbiota or dysbiosis, which affects intestinal barrier integrity and gut-immune and neuroimmune systems. Currently, fecal microbiota transplantation (FMT) is recommended for the treatment of recurrent Clostridioides difficile infection. FMT elicits its action by ameliorating inflammatory responses through the restoration of microbial composition and functionality. Thus, FMT may be a potential therapeutic option in suppressing neuroinflammation in post-stroke conditions and other neurological disorders involving the neuroimmune axis. Specifically, FMT protects against ischemic injury by decreasing IL-17, IFN-γ, Bax, and increasing Bcl-2 expression. Interestingly, FMT improves cognitive function by lowering amyloid-β accumulation and upregulating synaptic marker (PSD-95, synapsin-1) expression in Alzheimer’s disease. In Parkinson’s disease, FMT was shown to inhibit the expression of TLR4 and NF-κB. In this review article, we have summarized the potential sources and methods of administration of FMT and its impact on neuroimmune and cognitive functions. We also provide a comprehensive update on the beneficial effects of FMT in various neurological disorders by undertaking a detailed interrogation of the preclinical and clinical published literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».