New therapeutic avenues in multiple sclerosis: Is there a place for gut microbiota-based treatments?
Notice bibliographique
Résumé
The bidirectional interaction between the gut and the central nervous system (CNS), the so-called gut microbiota-brain axis, is reported to influence brain functions, thus having a potential impact on the development or the progression of several neurodegenerative disorders. Within this context, it has been documented that multiple sclerosis (MS), an autoimmune inflammatory, demyelinating, and neurodegenerative disease of the CNS, is associated with gastrointestinal symptoms, including constipation, dysphagia, and faecal incontinence. Moreover, some evidence suggests the existence of an altered gut microbiota (GM) composition in MS patients with respect to healthy individuals, as well as the potential influence of GM dysbiosis on typical MS features, including increased intestinal permeability, disruption of blood-brain barrier integrity, chronic inflammation, and altered T cells differentiation. Starting from these assumptions, the possible involvement of GM alteration in MS pathogenesis seems likely, and its restoration could represent a supplemental beneficial strategy against this disabling disease. In this regard, the present review will explore possible preventive approaches (including several dietary interventions, the administration of probiotics, prebiotics, synbiotics, and postbiotics, and the use of faecal microbiota transplantation) to be pursued as prophylaxis or in combination with pharmacological treatments with the aim of re-establishing a proper GM, thus helping to prevent the development of this disease or to manage it by alleviating symptoms or slowing down its progression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».