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Enregistrement W4407285718 · doi:10.1093/jcag/gwae059.152

A152 INTESTINAL INFLAMMATION DISRUPTS MICROBIAL ANTIGEN METABOLISM FACILITATING FOOD SENSITIZATION

2025· article· en· W4407285718 sur OpenAlexaff
B Barbosa da Luz, L Rondeau, Pranshu Muppidi, Rammy Dang, Alberto Caminero

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitizationInflammationAntigenMetabolismImmunologyMicrobiologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with inflammatory bowel disease (IBD) report diverse food-related adverse reactions. Dairy is the most self-reported food intolerance in IBD. Emerging evidence suggests that altered diet-microbiota interactions can contribute to the development of IBD and adverse reaction to foods. We hypothesize that microbial alterations in IBD patients facilitate adverse reactions to foods. Aims To investigate the role of intestinal inflammation on microbial metabolism and food sensitization. Methods To investigate the effects of inflammation on microbial metabolism of food, eight-week-old C57BL6 mice were exposed to different concentrations (1.5 – 3.5%) of dextran sodium sulfate (DSS) for 5 days, then gavaged with dairy proteins. To study the role of inflammation in food sensitization, C57BL/6 mice were exposed to 3% DSS for 5 days, then sensitized to dairy proteins (6 mg casein/whey protein) using 4 oral administrations of cholera toxin (20 ug/mouse). After 1 week of recovery, sensitized mice were exposed to either a dairy-free or dairy containing diet for 7 days. Finally, the effects of inflammatory-mediated microbial alterations on food sensitivities were studied in gnotobiotic mice. Germ-free C57BL6 were colonized with DSS-inflamed microbiota or healthy SPF microbiota. After 3 weeks of colonization, the mice were sensitized to dairy proteins as described above, exposed to dairy and one cycle of DSS. Intestinal microbiota composition (16S sequencing) and function (digestion assays), and markers of intestinal inflammation (disease activity index, histological damage, cell infiltration and pro-inflammatory genes expression) were analyzed. Results DSS led to pronounced changes in the intestinal microbiota, impaired microbial capacity to degrade dairy proteins and increased systemic access of antigens. Inflammation also facilitated food sensitization characterized by immune cell infiltration (polymorphonuclear cells and CD3+) and mast cell proliferation in the colonic mucosa, and generation of systemic IgE and IgG levels. Dairy increased genes associated to immune cell recruitment and apoptosis in sensitized mice, and increased of apoptosis in the colon was confirmed by staining (TUNEL). Finally, mice colonized with microbiota from DSS-inflamed mice showed a worsening in inflammatory parameters during the dairy-diet intervention after sensitization. These results suggest that microbial alterations after inflammation facilitate the onset of food sensitivities and exacerbate food-mediated immune reactions in the colon. Conclusions Intestinal inflammation facilitates sensitization to foods by altering microbial antigen metabolism in the colon. Funding Agencies CCC

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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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