Using metabolomics to investigate the relationship between the metabolomic profile of the intestinal microbiota derivatives and mental disorders in inflammatory bowel diseases: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with inflammatory bowel disease (IBD) are at a higher risk of developing mental disorders, such as anxiety and depression. The imbalance between the intestinal microbiota and its host, known as dysbiosis, is one of the factors, disrupting the balance of metabolite production and their signaling pathways, leading to disease progression. A metabolomics approach can help identify the role of gut microbiota in mental disorders associated with IBD by evaluating metabolites and their signaling comprehensively. This narrative review focuses on metabolomics studies that have comprehensively elucidated the altered gut microbial metabolites and their signaling pathways underlying mental disorders in IBD patients. The information was compiled by searching PubMed, Web of Science, Scopus, and Google Scholar from 2005 to 2023. The findings indicated that intestinal microbial dysbiosis in IBD patients leads to mental disorders such as anxiety and depression through disturbances in the metabolism of carbohydrates, sphingolipids, bile acids, neurotransmitters, neuroprotective, inflammatory factors, and amino acids. Furthermore, the reduction in the production of neuroprotective factors and the increase in inflammation observed in these patients can also contribute to the worsening of psychological symptoms. Analyzing the metabolite profile of the patients and comparing it with that of healthy individuals using advanced technologies like metabolomics, aids in the early diagnosis and prevention of mental disorders. This approach allows for the more precise identification of the microbes responsible for metabolite production, enabling the development of tailored dietary and pharmaceutical interventions or targeted manipulation of microbiota.
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».