Gut-lung axis, probiotics, and prebiotics: insights on dysbiosis, mechanism, and prevention of lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Science continues to unravel the intricacies of the human body that affect health and well-being. The human gastrointestinal tract is inhabited by microbiota responsible for various bodily functions and reactions. This review provides an overview of lung-related diseases and the role of the gut-lung axis (GLA) related to lung cancer. Integral to the discussion are the roles that prebiotics and probiotics play in critical aspects of the GLA. The review aims to bridge the conventional knowledge with recent knowledge of therapeutic agents. Methods: A literature review was performed using the keywords "gut-lung axis," "prebiotics," "probiotics," and "lung cancer" on Google Scholar, PubMed, and JSTOR. Results: Probiotic bacteria have a positive effect in maintaining beneficial bacteria in the gastrointestinal tract, which subsequently shows significant effects in maintaining lung health. Coupled with the efficacy of probiotics is a diet rich in prebiotics required to maintain a healthy gastrointestinal tract microbiota. Probiotics and prebiotics have specific mechanisms of action to prevent lung health-related diseases such as lung cancer. Recent advances have shown the potential of non-toxic and sustainable therapeutic agents for reversal of dysbiosis in GLA. Conclusion: Research suggests that the gastrointestinal tract microbiota has a crucial role in the onset and prevention of lung cancer. Lung cancer, which is prevalent in almost every country around the globe, is found to be associated with the occurrence of various other co-morbidities. Seeking new methods to maintain lung health and prevent lung diseases, including lung cancer, remains urgent, especially in the post-COVID era.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».