Mycotoxins and Microbial Disruption: Insights Into Fungal Pathogenesis and Gut Health: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The human body contains more microbial cells than human cells, with the gut microbiota playing a central role in maintaining homeostasis and regulating immune responses. Mycotoxins, toxic secondary metabolites produced by fungi, often enter the body through contaminated crops and poorly stored food. These compounds can disrupt the gut microbial balance, compromise intestinal barrier integrity, and suppress immune function, increasing susceptibility to infection and disease. Understanding these interactions is essential in evaluating the full impact of mycotoxins on host health. This review explores the interplay between host cells, gut microbiota, and six major food-associated mycotoxins. Findings from both human and animal studies are discussed, focusing on how these toxins disturb microbial communities, induce epithelial damage, and interfere with immune regulation. Mycotoxins contribute to dysbiosis by suppressing beneficial bacteria such as Lactobacillus and Bifidobacterium while promoting the overgrowth of inflammatory species like Escherichia coli and Clostridium perfringens. These microbial shifts are closely linked to increased intestinal permeability and pro-inflammatory signalling. A significant concern involves masked mycotoxins—plant-conjugated derivatives that microbial enzymes reactivate in the gut, leading to enhanced toxicity. These forms can escape early detoxification and damage intestinal cells by disrupting membranes and inducing oxidative stress. This review emphasizes the need for therapeutic strategies addressing fungal invasion and mycotoxin toxicity. Potential approaches include inhibiting fungal adhesion, blocking microbial activation of masked toxins, and restoring microbial balance through targeted interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».