Microbiome-centered therapies for the management of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is a significant global health issue, affecting over 30% of the population worldwide due to the rising prevalence of metabolic risk factors such as obesity and type 2 diabetes mellitus. This spectrum of liver disease ranges from isolated steatosis to more severe forms such as steatohepatitis, fibrosis, and cirrhosis. Recent studies highlight the role of gut microbiota in MASLD pathogenesis, showing that dysbiosis significantly impacts metabolic health and the progression of liver disease. This review critically evaluates current microbiome-centered therapies in MASLD management, including prebiotics, probiotics, synbiotics, fecal microbiota transplantation, and emerging therapies such as engineered bacteria and bacteriophage therapy. We explore the scientific rationale, clinical evidence, and potential mechanisms by which these interventions influence MASLD. The gut-liver axis is crucial in MASLD, with notable changes in microbiome composition linked to disease progression. For instance, specific microbial profiles and reduced alpha diversity are associated with MASLD severity. Therapeutic strategies targeting the microbiome could modulate disease progression by improving gut permeability, reducing endotoxin-producing bacteria, and altering bile acid metabolism. Although promising, these therapies require further research to fully understand their mechanisms and optimize their efficacy. This review integrates findings from clinical trials and experimental studies, providing a comprehensive overview of microbiome-centered therapies' potential in managing MASLD. Future research should focus on personalized strategies, utilizing microbiome features, blood metabolites, and customized dietary interventions to enhance the effectiveness of these therapies.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».