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Enregistrement W4417483616 · doi:10.37349/etat.2025.1002354

Therapeutic properties of plant-derived prebiotics in melanoma

2025· article· en· W4417483616 sur OpenAlexaff
Emily Kay, Mahnaz Kazi, Jeremy P. Burton, Seema Nair Parvathy

Notice bibliographique

RevueExploration of Targeted Anti-tumor Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemPrebioticGut floraInnate immune systemImmunityCancer immunotherapyMicrobiomeEpigeneticsAcquired immune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy has revolutionized metastatic melanoma treatment, yet only a subset of patients respond effectively, and the treatment can induce a variety of immune-related adverse events (irAEs), including colitis. The gut microbiome plays a critical role in determining patient responses to immunotherapy, prompting exploration of gut-modifying strategies such as prebiotics, probiotics, and fecal microbiota transplantation (FMT) to overcome both primary and acquired resistance and improve treatment outcomes. Prebiotics, defined as dietary substrates that selectively support the growth and/or activity of beneficial gut microorganisms, represent a feasible and safe strategy for microbiome reshaping. Plant-derived prebiotics like castalagin, inulin, fructooligosaccharides, galactooligosaccharides, mushroom extract, kale extract, and konjac glucomannan offer unique advantages over synthetic or animal-derived alternatives due to their natural fiber content alongside their ability to enhance gut microbial diversity. Prebiotics are known to achieve health benefits by selectively stimulating beneficial gut bacteria, producing short-chain fatty acids (SCFAs) that modulate the host immune system, suppressing pathogenic microbes, enhancing mucin production, and modulating systemic and gut-associated immune responses. SCFAs generated through prebiotic fermentation influence host innate and adaptive immunity and regulate metabolic activity via inhibition of histone deacetylases (HDACs), influencing mTOR/MAPK signaling and cytokine production. They also act as ligands for G-protein-coupled receptors (GPCRs), altering intracellular calcium and cAMP to modulate immune cell gene expression. However, the specific mechanisms by which individual prebiotics interact with host genetics, beneficial gut bacteria, and their metabolites are not very well understood. This is crucial to optimize their therapeutic potential in cancer immunotherapy. This review synthesizes current evidence on plant-derived prebiotics, highlighting the impact of beneficial gut bacteria and their metabolites. Given their established safety for human consumption, prebiotics represent a promising, low-risk option to improve gut microbiome composition and potentially enhance immunotherapy and clinical outcomes in cancer.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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