Microbiome and Heart Failure: A Comprehensive Review of Gut Health and Microbiota-Derived Metabolites in Heart Failure Progression
Notice bibliographique
Résumé
A multifaceted clinical disease, heart failure (HF) is typified by decreased cardiac function and systemic symptoms caused by anatomical or functional abnormalities in the heart. Although traditional studies have concentrated on hemodynamic and neurohormonal processes, new data highlight the vital role that the gut microbiota and its byproducts play in the pathogenesis of HF. An imbalance in the microbial structure known as gut dysbiosis is common in HF patients and is linked to increased gut permeability, systemic inflammation, and changed bioactive metabolite synthesis. Prominent metabolites generated by the microbiota, including phenylacetylglutamine, short-chain fatty acids (SCFAs), secondary bile acids, and trimethylamine N-oxide (TMAO), have a major impact on endothelial function, cardiac remodeling, and inflammation. Together with gut-derived lipopolysaccharides, these metabolites interact with host systems to exacerbate the course of HF. Further impacting HF outcomes are comorbidities such as diabetes, obesity, and chronic renal disease, which intensify gut dysbiosis. The importance of metabolites originating from the microbiota in the progression of HF is highlighted in this review, which summarizes recent findings regarding the gut-heart axis. Additionally, it investigates how dietary changes, probiotics, prebiotics, and multi-omics techniques can all be used to improve the management of HF. This thorough analysis emphasizes the necessity of integrative therapy approaches and longitudinal research to better address the complex link between HF and the gut microbiota.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».