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Enregistrement W4414695787 · doi:10.1016/j.xcrm.2025.102379

Designer probiotic-based living drugs for uric acid homeostasis control in hyperuricemic mice and rats

2025· article· en· W4414695787 sur OpenAlexfundno aff
Yantao Jin, Mengyao Liu, Wenbo Ma, Deqiang Kong, Yang Zhou, Lingxue Niu, Jianli Yin, Haibing Chen, Haifeng Ye, Ningzi Guan

Notice bibliographique

RevueCell Reports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool of Life Sciences, University of WarwickFundamental Research Funds for the Central UniversitiesEast China Normal UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaCanadian Anesthesiologists' SocietyScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésUric acidHyperuricemiaGastrointestinal tractHomeostasisOral administrationDrugDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered probiotics can effectively manage hyperuricemia, a condition characterized by increased serum uric acid (UA) levels, leading to several chronic diseases. In this study, we design a probiotic-based UA level sensing and adjustment (PULSE)-engineered bacterium to maintain UA homeostasis. We generate a UA sensor in the E. coli Nissle 1917 strain based on a UA-responsive transcriptional repressor HucR, integrated with a synthetic promoter. Upon oral administration of engineered probiotics, PULSE cells dynamically regulate urate oxidase expression, reducing UA in the gastrointestinal tract in response to increased serum levels. We have demonstrated the potential of PULSE-engineered bacteria in maintaining UA balance in acute and chronic hyperuricemic mouse and rat models, highlighting the potential for long-term oral administration in reducing hyperuricemia-associated renal damage. Our probiotic-based living drug supports the progress of engineered probiotics as a safe, effective, and patient-friendly alternative to typical therapeutics for chronic disease management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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