Initial gut microbiota composition is a determining factor in the promotion of colorectal cancer by oral iron supplementation: evidence from a murine model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Colorectal cancer (CRC) development is influenced by both iron and gut microbiota composition. While iron supplementation is routinely used to manage anemia in CRC patients, it may also impact gut microbiota and promote tumorigenesis. In this study, we investigated the impact of initial gut microbiota composition on iron-promoted tumorigenesis. We performed fecal microbiota transplantation (FMT) in Apc Min/+ mice using samples from healthy controls, CRC patients, and mice, followed by exposure to iron sufficient or iron excess diets. Results We found that iron supplementation promoted CRC and resulted in distinct gut microbiota changes in Apc Min/+ mice receiving FMT from CRC patients (FMT-CRC), but not from healthy controls or mice. Oral treatment with identified bacterial strains, namely Faecalibaculum rodentium, Holdemanella biformis, Bifidobacterium pseudolongum, and Alistipes inops, protected FMT-CRC mice against iron-promoted tumorigenesis. Conclusions Our findings suggest that microbiota-targeted interventions may mitigate tumorigenic effects of iron supplementation in anemic patients with CRC. Graphical Abstract
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».