Gut microbiota: a promising new target in immune tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiota research has highlighted its pivotal role in human health and disease. Its composition is shaped by diet, genetics, age, and environmental factors. When the balance of these microbes is disrupted (dysbiosis), it can contribute to health problems like metabolic, inflammatory, and mental disorders. The microbiota supports digestion, fermentation, and vitamin production, which are essential for overall health. The gut microbiota has emerged as a critical modulator of immune function, with increasing evidence highlighting its role in establishing and maintaining immune tolerance. Despite significant advances in understanding the interactions between the gut microbiome and immune system, gaps remain in the literature regarding the specific mechanisms through which microbiota influences immune tolerance. This review aims to address these knowledge gaps by synthesizing current research on the microbiota impact on immune tolerance, emphasizing key factors such as microbial diversity, metabolic byproducts, and the microbiota interaction with immune cells, specifically focusing on the role of microbial tryptophan metabolites in PD-1/PD-L1 tolerance. We also highlight critical areas for future research, including the identification of microbial species or strains that can modulate immune tolerance, the influence of diet and environmental factors on microbiota composition, and the development of microbiota-based therapies. By bridging these gaps, this review seeks to provide a comprehensive understanding of the mechanistic role of microbiota immune tolerance and its potential as a novel therapeutic target for autoimmune and inflammatory diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
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 ».