Examining the Role of Glucagon-Like Peptide-1 (GLP-1) Receptor Agonists on the Human Gut Microbiome: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Extant literature has highlighted the role of the gut microbiome on various health conditions, including mood disorders and neurodegenerative diseases. Notwithstanding, the effects of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and GLP-1 receptor agonists (GLP-1RAs) on the gut microbiome have been inadequately investigated. Changes in the gut microbiome are characterized by changes in microbial abundance, microbial genomes, and microbial diversity. Herein, we conducted a comprehensive synthesis of the role of GLP-1 and GLP-1RAs on the gut microbiome. Methods Relevant articles were retrieved from OVID (MedLine, Embase, AMED, PsycInfo, JBI EBP Database), PubMed, and Web of Science from the database inception to August 19, 2024. Primary research evaluating the role of GLP-1 and GLP-1RAs on the gut microbiome were included for analysis. Results GLP-1 is associated with changes in microbial abundance, including, but not limited to Akkermansia, Sutterella, Bifidobacterium. GLP-1 was not associated with changes in microbial gene count. Additionally, dulaglutide was positively correlated to the relative abundance of Bacteroides. Similarly, liraglutide was associated with varied changes in microbial diversity, community richness. Additionally, liraglutide was associated with varied changes in microbial abundance, including, but not limited to Akkermansia, Sutterella, Bacteroides, Ruminococcus, and Actinomyces. Discussion Both GLP-1 and GLP-1RAs are associated with overlapping and discrete changes in the gut microbiome. Included studies predominantly involved persons with diabetes and were limited by sample sizes. Future research should be directed to examining how GLP-1 and GLP-1RA mediated changes in the gut microbiome may subserve potential therapeutic effects and health conditions in a more diverse population.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».