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Enregistrement W7107944803 · doi:10.71781/32631

Gut microbiota modifying dietary fiber interventions in the contexts of inflammatory bowel disease and colorectal cancer

2025· dissertation· en· W7107944803 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerColonic diseaseCrohn diseaseInflammatory bowel diseaseGut flora

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer colorectal (CCR) est le troisième cancer le plus fréquent et le deuxième plus mortel au Canada, avec une incidence croissante chez les personnes âgées de moins de 50 ans. La plupart des patients atteints d'un CCR subiront un traitement chirurgical, qui consiste à réséquer une partie du côlon et à reconnecter les sections restantes de l'intestin. Une mauvaise guérison de cette reconnexion augmente le risque de septicémie causée par une fuite du contenu intestinal dans la cavité abdominale. Elle peut également entraîner un risque accru de récidive du cancer en raison de l'implantation locale de cellules cancéreuses ou un manque de résolution de l'inflammation. Notre laboratoire a démontré que le microbiote intestinal d'un patient influence sa guérison postopératoire et son risque de développer une fuite intestinale par la modulation de cytokines proinflammatoires. De plus, une supplémentation préopératoire en inuline, une fibre alimentaire capable de modifier le microbiote, a amélioré la guérison intestinale dans un modèle chirurgical chez la souris, potentiellement grâce à la production d'acides gras à chaîne courte (AGCC) résultant de la fermentation bactérienne des fibres alimentaires. Cependant, notre laboratoire a également démontré que la supplémentation en inuline favorise la tumorigenèse dans un modèle murin adenomatous polyposis coli (APC)Min/+ de CCR en favorisant la prolifération de Escherichia coli pks+, un pathobionte associé au CCR qui produit la génotoxine colibactine. Étant donné que la structure des fibres alimentaires détermine quelles bactéries sont impliquées dans le processus de dégradation, nous avons cherché à évaluer les changements dans la composition du microbiote intestinal et la production de métabolites suite à une supplémentation avec différentes fibres alimentaires qui peuvent être à l'origine d'effets bénéfiques ou néfastes. De plus, nous avons examiné comment différentes fibres alimentaires influencent le microbiote intestinal et les réponses de l'hôte lors d’un dommage tissulaire et de l’inflammation du côlon. Enfin, nous avons étudié comment différentes fibres alimentaires affectent la colonisation par un pathobiont et son potentiel pathogène lors d'une colite aiguë. Des souris sauvages C57BL/6 traitées aux antibiotiques ont été gavées avec un E. coli pks+, le E. coli NC101, ou un véhicule et nourries avec des diètes supplémentées en inuline, amidon résistant, arabinoxylan ou β-glucane pendant deux semaines. Pour induire une colite aiguë, du sulfate de sodium dextrane à 0,75 % a été ajouté dans l'eau pendant une semaine. Les changements dans la composition au niveau des phylums ont été mesurés par amplification en chaîne par polymérase quantitatif (qPCR) et les profils des AGCC et des acides biliaires ont été évalués par chromatographie liquide-spectrométrie de masse. La sévérité de la colite a été évaluée en fonction de la perte de poids, de la consistance des selles, de l'hématochézie et du raccourcissement du côlon. Les marqueurs de l'inflammation lipocaline-2 (LCN-2), interleukine-6 (IL-6) et facteur de nécrose tumorale-α (TNFα) ont été mesurés dans le tissu colique et la protéine de liaison aux lipopolysaccharides (LBP) a été quantifiée dans le sérum en tant que marqueur de la translocation bactérienne et d’une fonction de barrière intestinale compromise. Nous avons trouvé que différentes fibres alimentaires généraient des profils d'AGCC uniques et offraient des résultats protecteurs variables dans le cadre d'une colite aiguë. Le β-glucane a entraîné la plus forte diminution de la sévérité de la maladie, ainsi qu'une réduction des taux de LCN-2, IL6, TNFα et LBP. La colonisation par E. coli NC101 a induit des changements considérables dans la composition au niveau du phylum et des profils métaboliques. E. coli NC101 a aussi masqué l'effet des fibres alimentaires sur la production d'AGCC. Aucune différence dans les niveaux totaux d'AGCC n'a été observée en réponse à la supplémentation en fibres. Les effets protecteurs des fibres alimentaires dans le cadre d'une colite aiguë ont également été atténués dans le contexte d'une colonisation par E. coli NC101, en particulier pour l'inuline, qui n'a eu aucun effet sur la sévérité de la maladie, et l'arabinoxylane, qui a aggravé la sévérité de la maladie. Cette étude a démontré comment le choix d’une fibre alimentaire et le statut de colonisation par E. coli pks+ influencent la réponse du microbiote à la supplémentation en fibres dans le contexte du dommage tissulaire et de l'inflammation du côlon. En caractérisant la réponse aux interventions alimentaires pouvant modifier le microbiote dans des contextes spécifiques au maladies inflammatoires de l’intestin (MII) et au CCR, nous visons à optimiser des stratégies nutritionnelles personnalisées pour ces sous-groupes de patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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