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Enregistrement W4407284935 · doi:10.1093/jcag/gwae059.082

A82 DIETARY PROTEIN COMPOSITION ALTERS INTESTINAL INFLAMMATION AND MTOR ACTIVATION

2025· article· en· W4407284935 sur OpenAlexaff
L Rondeau, Pranshu Muppidi, Boaz Luz, Kazuomi Kan, Rammy Dang, X Wang, Alberto Caminero

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationPI3K/AKT/mTOR pathwayComposition (language)ChemistryCell biologyBiologyInternal medicineMedicineBiochemistrySignal transductionArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Environmental factors, notably changes in diet and microbiota composition, have been identified as key contributors to the development of inflammatory bowel diseases (IBD). The prevalence of IBD is on the rise, particularly in industrialized nations with populations consuming western-style diets rich in fat and protein. While total and animal protein intake have been associated with IBD, their specific impact on intestinal inflammation remains poorly understood. Branch-chain amino acids found in different protein source possess bioactive properties and can interact with the mechanistic target of rapamycin (mTOR), a cellular growth regulator that controls autophagy and inflammation. Given the observed mTOR hyperactivation in IBD patients, coupled with its correlation with exacerbated colitis severity in murine models, a comprehensive exploration into the relationship between dietary protein intake, mTOR activation, autophagy, and intestinal inflammation is warranted. Aims To study the influence of high protein and animal protein diets on mTOR activation, autophagy, and intestinal inflammation in mouse models of colitis. Methods Specific pathogen free C57BL/6 mice were fed a high protein diet (HPD; 40% casein), animal meat protein diet (APD; 14% mixed protein), or control diet (CD; 14% casein), for three weeks prior to tissue collection (N=6 per diet) or experimental colitis induction (N=8 per diet). Experimental colitis was induced using dextran sulfate sodium in drinking water (DSS; 2.5% w/v) or colonic administration of 2,4,6-trinitrobenzene sulfonic acid (TNBS; 2%). DSS was provided ad libitum for five days, followed by two days of water recovery before tissue collection. Rapamycin (10 mg/kg/day) was provided intraperitoneally to a subset of mice as an mTOR inhibitor. mTOR activation and autophagy markers were assessed by western blot (WB) of mTOR substrates and autophagy proteins in colon tissue extracts pre- and post-colitis. Apoptotic cells in colon cross sections were quantified by TUNEL. Susceptibility to colitis was assessed by histologic analysis of distal colon sections, weight loss, and clinical scores. Inflammatory gene transcripts were quantified in colon tissue by Nanostring. Results DSS and TNBS exposure in mice fed the HPD and APD led to greater weight loss, tissue damage, inflammatory gene signaling, diarrhea, and stool blood. HPD and APD increased mTOR activation (phosphorylation of mTOR and S6 ribosomal kinase) compared to CD. Autophagy proteins were downregulated, and apoptotic cells were increased in intestinal tissue of HPD- and APD-fed mice, before colitis. Inhibition of mTOR with rapamycin restored autophagy and reduced colitis severity. Conclusions Protein quantity, source, and BCAA content optimization is crucial for determining inflammation, mTOR activation, and autophagy in mouse models of colitis. Funding Agencies CAG, CCC, CIHR

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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