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Enregistrement W4405570651 · doi:10.1128/spectrum.01368-24

Multi-level analysis of gut microbiome extracellular vesicles-host interaction reveals a connection to gut-brain axis signaling

2024· article· en· W4405570651 sur OpenAlexaff
Walid Mottawea, Basit Yousuf, Salma Sultan, Tamer A. Ahmed, JuDong Yeo, Nico Hüttmann, Yingxi Li, Nour Elhouda Bouhlel, Hebatoallah Hassan, Xu Zhang, Zoran Minić, Riadh Hammami

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesExtracellularBiologyCell biologyIntracellularMicrobiomeCell signalingGut floraHost (biology)Signal transductionExtracellular vesicleVesicleComputational biologyMicrovesiclesBioinformaticsGeneticsGeneImmunologymicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Microbiota-released extracellular vesicles (MEVs) have emerged as a key player in intercellular signaling. However, their involvement in the gut-brain axis has been poorly investigated. We hypothesize that MEVs cross host cellular barriers and deliver their cargoes of bioactive compounds to the brain. In this study, we aimed to investigate the cargo capacity of MEVs for bioactive metabolites and their interactions with the host cellular barriers. First, we conducted a multi-omics profiling of MEVs’ contents from ex vivo and stool samples. Metabolomics analysis identified various neuro-related compounds encapsulated within MEVs, such as arachidonyl-dopamine, gabapentin, glutamate, and N-acylethanolamines. Metaproteomics unveiled an enrichment of enzymes involved in neuronal metabolism, primarily in the glutamine/glutamate/gamma-aminobutyric acid (GABA) pathway. These neuro-related proteins and metabolites were correlated with Bacteroides spp. We isolated 18 Bacteroides strains and assessed their GABA production capacity in extracellular vesicles (EVs) and culture supernatant. A GABA-producing Bacteroides finegoldii , released EVs with a high GABA content (4 µM) compared to Phocaeicola massiliensis . Upon testing the capacity of MEVs to cross host barriers, MEVs exhibited a dose-dependent paracellular transport and were endocytosed by Caco-2 and hCMEC/D3 cells. Exposure of Caco-2 cells to MEVs did not alter expression of genes related to intestinal barrier integrity, while affected immune pathways and cell apoptosis process as revealed by RNA-seq analyses. In vivo , MEVs biodistributed across mice organs, including the brain, liver, stomach, and spleen. Our results highlight the ability of MEVs to cross the intestinal and blood-brain barriers to deliver their cargoes to distant organs, with potential implication for the gut-brain axis. IMPORTANCE Microbiota-released extracellular vesicles (MEVs) have emerged as a key player in intercellular signaling. In this study, a multi-level analysis revealed presence of a diverse array of biologically active molecules encapsulated within MEVs, including neuroactive metabolites, such as arachidonyl-dopamine, gabapentin, glutamate, and N-acylethanolamines, and gamma-aminobutyric acid (GABA). Metaproteomics also unveiled an enrichment of neural-related proteins, mainly the glutamine/glutamate/GABA pathway. MEVs were able to cross epithelial and blood-brain barriers in vitro . RNA-seq analyses showed that MEVs stimulate several immune pathways while suppressing cell apoptosis process. Furthermore, MEVs were able to traverse the intestinal barriers and reach distal organs, including the brain, thereby potentially influencing brain functionality and contributing to mental and behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
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Résumé présentoui

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