The aryl hydrocarbon receptor: A promising target for intestinal fibrosis therapy
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal fibrosis, a severe complication of inflammatory bowel disease, leads to intestinal stenosis. Effective therapies for this condition are lacking. The aryl hydrocarbon receptor (AhR), a highly conserved nuclear transcription factor activated by diverse ligands, plays dual roles in fibrogenesis, but its relationship to intestinal fibrosis has not been comprehensively reviewed. This review explores the pathogenesis of intestinal fibrosis, and places particular focus on the mechanistic role of AhR signaling pathways, which may be mediated by dietary, microbial, and environmental ligands. We propose a new strategy for the targeting of AhR-related dietary ligands to prevent intestinal fibrosis. Dietary AhR ligands, such as glucobrassicin, flavonoids, and curcumin, exert anti-fibrotic effects by modulating the gut microbiota, suppressing collagen deposition, and inhibiting transforming growth factor-β pathways. Conversely, environmental pollutants (e.g., polycyclic aromatic hydrocarbons, microplastics, and propiconazole) exacerbate fibrosis via AhR activation. In multiple disease models, 16S rRNA sequencing has revealed positive and negative linear relationships between the gut microbiota and fibrosis. Intestinal microbiota-derived metabolites also affect fibrosis, including via immune cell regulation to indirectly reduce collagen deposition and direct action on extracellular matrix-related proteins to relieve intestinal fibrosis. The interaction among the AhR, microbiota, and diet suggests new therapeutic strategies, such as dietary interventions and fecal microbiota transplantation, to restore the microbial balance and inhibit fibrosis. The promotion of intestinal fibrosis by AhR agonists in environmental pollutants further emphasizes the need to reduce exposure to environmental toxins while following a plant-based diet rich in AhR agonists.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».