Bio-engineering a common probiotic to exploit colonic inflammation promotes reliable efficacy in translational models of colitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intricate balance between the gut microbiome and host health inspires innovations in drug development. Commensal bacteria provide a multi-targeted approach ideal for treating complex medical conditions, like inflammatory bowel disease (IBD). These bacteria are self-replicating factories with broad targets that promote balanced intestinal inflammation, mucosal barrier function, and eubiosis. Yet, the lack of superiority to gold-standard treatments and their clinical inconsistency makes most probiotics unreliable for disease treatments. Intestinal inflammation, a driving factor in many diseases, often overwhelms commensal bacteria, which lack the stress-resistance mechanisms necessary to withstand host immune defenses. To address this, we introduced a persistence platform BioPersist™ into E. coli Nissle 1917. We hypothesized that a bio-engineered probiotic, or genetically engineered microbial medicine (GEMM™), designed to persist during inflammation would enhance probiotic bioavailability during colitis, leading to sustained therapeutic outcomes. We evaluated BioPersist in multiple translational colitis models such as in mice and pigs. BioPersist delayed the onset and reduced the severity of both chronic and acute colitis, proving more effective than 5-aminosalicylate. BioPersist thrived during inflammation promoting tolerogenic immune responses that limited infiltrating leukocyte activity and decreased TNF-α from resident myeloid cells in the mesentery. The persistence feature of BioPersist allowed the probiotic to overcome the damaging inflammatory response, eliciting mucosal healing evident by the increase in microbially-derived butyric acid. Based on these preclinical results, BioPersist may be a novel therapeutic option for both human and veterinary applications that sustains efficacy during colitis. One Sentence Summary Adding a persistence feature to a probiotic enhances its efficacy for colitis treatment, enhancing future human and veterinary therapeutic applications.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».