The gut barrier as a gatekeeper in colorectal cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
// Roy Hajjar 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , Carole Richard 2 , 3 , 5 and Manuela M. Santos 1 , 4 , 6 1 Nutrition and Microbiome Laboratory, Centre de recherche du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CRCHUM), Montréal, Québec, Canada 2 Department of Surgery, Digestive Surgery Service, Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM), Montréal, Québec, Canada 3 Department of Surgery, Faculty of Medicine, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada 4 Institut du cancer de Montréal, Montréal, Québec, Canada 5 Division of General Surgery, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada 6 Department of Medicine, Faculty of Medicine, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada Correspondence to: Roy Hajjar, email: roy.hajjar@umontreal.ca Keywords: colorectal cancer; gut microbiome; gut barrier; colorectal surgery; anastomotic leak Received: July 09, 2024     Accepted: July 15, 2024     Published: August 14, 2024 Copyright: © 2024 Hajjar et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. ABSTRACT Colorectal cancer (CRC) is highly prevalent and is a major cause of cancer-related deaths worldwide. The incidence rate of CRC remains alarmingly high despite screening measures. The main curative treatment for CRC is a surgical resection of the diseased bowel segment. Postoperative complications usually involve a weakened gut barrier and a dissemination of bacterial proinflammatory lipopolysaccharides. Herein we discuss how gut microbiota and microbial metabolites regulate basal inflammation levels in the gut and the healing process of the bowel after surgery. We further elaborate on the restoration of the gut barrier function in patients with CRC and how this potentially impacts the dissemination and implantation of CRC cells in extracolonic tissues, contributing therefore to worse survival after surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».