A prebiotic diet intervention can restore faecal short chain fatty acids in Parkinson's Disease yet fails to restore the gut microbiome homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite extensive research, current treatment of Parkinson's Disease (PD) remains symptomatic and disease modifying approaches are urgently required. A promising approach is to target the gut-brain-axis by modifying the intestinal microbiota and the herein produced metabolites. We decided to test this approach by modifying key metabolites of bacterial intestinal fermentation: short chain fatty acids (SCFA), known to be decreased in PD patients. A prospective, controlled pilot study was conducted in 11 couples, with one PD patient and healthy spouse as control (CO) each. Participants followed a 4-week diet rich in dietary fibre in addition to the intake of a prebiotic sirup (Lactulose). Metagenomes and metabolites of the gut microbiota, urinary metabolites and clinical characteristics were assessed. The short-term dietary intervention significantly augmented gastrointestinal SCFA production, likely associated with increased Bifidobacteria spp. PD associated gastrointestinal symptoms improved with increasing SCFA levels. The pre-existing bacterial dysbiosis associated with PD, such as depletion of genera Blautia, Dorea, and Erysipelatoclostridium in PD, persisted within the study period. Some pathobionts, i.e. Klebsiella, were reduced after the intervention. Bacterial metabolite composition (both faecal and urine metabolomes) shifted towards the composition of the healthy control in PD after the intervention. Among these brain-relevant gut metabolic functions improved in PD patients, such as S-Adenosyl methionine (SAM), 3,4-Dihydroxyphenylacetic acid (DOPAC), Glutathione (GSH), Tryptophan and inositol related changes, involved in neuroprotective and antioxidant pathways. Despite the small cohort size and short-term study period a minor dietary intervention was sufficient to improve gastrointestinal symptoms in PD and altered metabolic parameters in a presumed neuroprotective manner, warranting further investigation in larger cohorts.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».