Ketogenic diet suppresses colorectal cancer through the gut microbiome long chain fatty acid stearate
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) patients have been shown to possess an altered gut microbiome. Diet is a well-established modulator of the microbiome, and thus, dietary interventions might have a beneficial effect on CRC. An attenuating effect of the ketogenic diet (KD) on CRC cell growth has been previously observed, however the role of the gut microbiome in driving this effect remains unknown. Here, we describe a reduced colonic tumor burden upon KD consumption in a CRC mouse model with a humanized microbiome. Importantly, we demonstrate a causal relationship through microbiome transplantation into germ-free mice, whereby alterations in the gut microbiota were maintained in the absence of continued selective pressure from the KD. Specifically, we identify a shift toward bacterial species that produce stearic acid in ketogenic conditions, whereas consumers were depleted, resulting in elevated levels of free stearate in the gut lumen. This microbial product demonstrates tumor-suppressing properties by inducing apoptosis in cancer cells and decreasing colonic Th17 immune cell populations. Taken together, the beneficial effects of the KD are mediated through alterations in the gut microbiome, including, among others, increased stearic acid production, which in turn significantly reduces intestinal tumor growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».