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Enregistrement W4416067104 · doi:10.18632/oncoscience.634

From obesity to cancer: Gut microbiome mechanisms, biomarkers, and U.S. public health strategies

2025· review· en· W4416067104 sur OpenAlexaff
Hashim Muhammad Moseeb, Mohsin Muhammad Aizaz, Khan Aiza, Thakur Hammed Hafsa, Muzaffar Sania, Zahoor Kamran, Zahra Tu Shamama, Ashraf Muhammad Usama, Qureshi Pir Maroof, Ahmed Rahu, Naeem Ammara, Gandhi Mahima

Notice bibliographique

RevueOncoscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut microbiomeMicrobiomePublic healthEpidemiologyObesityTransformative learningBiomarkerGut flora

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity, metabolic syndrome, and colorectal cancer (CRC) remain major public health challenges in the United States, collectively driving substantial morbidity, mortality, and economic burden. Beyond diet and genetics, the gut microbiome has emerged as a pivotal determinant of host metabolism, immunity, and carcinogenesis, influenced by both environmental and behavioral factors. OBJECTIVE: This review synthesizes current evidence linking gut microbial dysbiosis to obesity, metabolic syndrome, and CRC, emphasizing mechanistic pathways, environmental modifiers, and translational opportunities relevant to U.S. public health and precision medicine. METHODS: Comprehensive searches of PubMed and Scopus (2000-2025) identified large epidemiologic studies, mechanistic experiments, and clinical trials, prioritizing research from U.S. populations and nationally representative databases including NHANES, SEER, and the Nurses' Health Study. RESULTS: Microbial alterations such as enrichment of Fusobacterium nucleatum, enterotoxigenic Bacteroides fragilis, and colibactin-producing Escherichia coli contribute to CRC initiation and progression. In obesity and metabolic syndrome, shifts in Firmicutes-to-Bacteroidetes ratios, altered short-chain fatty acid metabolism, and endotoxin-mediated inflammation disrupt metabolic homeostasis. Environmental and lifestyle exposures, including air pollutants, smoking, and Westernized diets, modulate microbial ecology across the aerodigestive tract, affecting disease susceptibility. The emerging discipline of Molecular Pathological Epidemiology (MPE) integrates lifestyle, microbiome, and biomarker data to elucidate exposure-outcome relationships, enabling personalized prevention and therapeutic strategies. CONCLUSIONS: The gut microbiome functions as both a biomarker and therapeutic target across metabolic and neoplastic diseases. Integrating microbiome science with environmental epidemiology and MPE frameworks offers transformative potential for precision prevention and equitable public health strategies in the U.S.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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