Revitalizing health with <i>Lactobacillus</i> isolates: mitigating aflatoxin B1 toxicity in HT-29 cell line and Balb/c mice
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Aflatoxins (AFs), carcinogenic mycotoxins found in fermented foods, animal gastrointestinal tracts (GITs), and the environment, can be detoxified by probiotic lactobacilli. The aim of this study was to test whether probiotic lactobacilli can detoxify AFs, carcinogenic mycotoxins prevalent in fermented foods, animal GITs, and the environment. METHODS AND RESULTS: Five candidate Lactobacillus strains [Lacticaseibacillus rhamnosus 195 (G1), Lactiplantibacillus plantarum 42 (G2), Levilactobacillus brevis 205 (G3), L. plantarum 165 (G4), and Limosilactobacillus reuteri 100 (G5)] were prepared to compare their ability to reduce aflatoxicosis (AFB1) in vitro and in vivo by evaluating apoptotic factors, inflammatory markers, tight junction, and nutrient transport genes. G1, G2, G3, G4, and G5 bound AFB1 well (with no notable variations). These probiotic isolates lowered Bax and caspase-3 expression in AFB1-treated HT-29 cells and raised Bcl-2 expression. In AFB1-treated cells, these probiotics increased occludin and zonula occludens-1 expression as tight junction markers. In contrast, Lactobacillus strains + AFB1-treated cells expressed fewer nutritional transport genes (amino acid transporter 2, glucose transporter 2, peptide transporter 1, sodium-dependent glucose cotransporter 1) and interleukin-6, an inflammatory marker. In animal models, oral Lactobacillus supplementation reduced AFB1-induced liver injury and increased GST A3 expression via the Nrf2 pathway. These Lactobacillus isolates also reduced CYP 450 1A2 and 3A4 expression. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that Lactobacillus strains could be used as a protective strategy against mycotoxin cytotoxicity by promoting the maintenance of standard intestinal cell structure and function and the health of animal models.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».