Peroxisome proliferator-activated receptors in inflammatory bowel disease: linking immunometabolism, lipid signaling, and therapeutic potential
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease (IBD), encompassing Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis, is a chronic condition marked by immune dysregulation, genetic predisposition, and metabolic disturbances. Emerging evidence highlights the role of lipid metabolism and peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) signaling in modulating immune responses in IBD. PPAR-γ and PPAR-α regulate macrophage polarization, T-cell differentiation, and epithelial barrier integrity, influencing disease severity and progression. Alterations in PPAR activity contribute to metabolic stress and inflammation, linking IBD pathophysiology to immunometabolism. Studies suggest that targeting PPARs may mitigate inflammation through modulation of cytokine production, immune cell function, and gut microbiota interactions. In this review, we focus specifically on CD and explore how PPAR signaling intersects with mesenteric adipose tissue dysfunction and microbial dysbiosis, 2 hallmark features of CD. PPAR agonists, already used in metabolic-inflammatory diseases such as metabolic-associated liver disease, have demonstrated antiinflammatory effects in experimental colitis models. Translating these findings into clinical applications could offer novel treatment strategies for CD. Future research should focus on clinical trials, genetic studies, and microbiota-targeted approaches to elucidate PPAR-driven mechanisms in CD pathogenesis. Understanding the interplay between PPARs, lipid metabolism, and immune responses may lead to innovative therapeutic strategies, improving disease management and patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».