Characterizing the immunomodulatory effect of a microbiome-based therapy for the treatment of ulcerative colitis 3457
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Microbiome-based therapies are being developed to treat complex diseases like ulcerative colitis (UC). The premise of these therapies is that they target both, the host and the gut microbiome. Our lab has developed BioPersistTM, a bio-engineered version of the probiotic E. coli Nissle 1917 (EcN) introduced with a persistence feature. BioPersist has shown protective effects in acute and spontaneous UC models. To further characterize how BioPersist impacts the gut microenvironment, we treated Muc2-/- mice (a spontaneous UC model) p.o. with vehicle, EcN or BioPersist. Although the gut microbiome remained unchanged, BioPersist-treated mice had reduced fecal calprotectin and mucosal infiltrating macrophages and neutrophils, key drivers of UC. Further analysis of the colon’s lamina propria cells showed that BioPersist treatment decreased % of eosinophils, macrophages and neutrophils; moreover, BioPersist-treated mice had populations of CD103+ cells and macrophages with significantly lower secretion of TNF-α, a known therapeutic target for UC, along with increased % of Foxp3+ Treg cells. Altogether, our results indicate the immunomodulatory effect of BioPersist in the gut environment that ultimately protects Muc2-/- mice from severe colitis. Future studies will focus on characterizing how the immunomodulatory effect protects against metabolic dysfunction associated with UC Funding Sources Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCyT), Crohn’s and Colitis Canada (CCC) and Michael Smith Health Research Innovation 2 Commercialization phase 1 and phase 2 (partnered with Melius MicroBiomics Inc.). Topic Categories Mucosal and Regional Immunology (MUC)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».