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炎症性腸疾患(IBD)は、遺伝的に感受性のある宿主の共生微生物叢に対する調節不全免疫系の反応に関連する腸炎症の最も一般的な形態です。IBDには潰瘍性大腸炎(UC)とクローン病(CD)が含まれます。どちらも臨床症状と治療に対する反応において非常に不均一です。これは、特にIBDが増加しており、診断または治療へのアクセスが慢性疾患にアクセスできるとは限らない発展途上国では、顕著な診断課題につながります。現在の研究は、私たちの地域で初めて、ブエノスアイレス大都市圏のUCおよびCD患者に関連するエピジェネティックなバイオマーカーと腸内微生物プロファイルを特徴づけ、非IBDコントロールとIBD患者の違いを明らかにしました。腸内微生物叢に関連する一般的な代謝機能、およびグループ内のコア微生物も分析されました。さらに、腸内微生物叢分析は、表現型を識別するためのより強力な診断ツールを生成することを目的として、IBD患者のフォローアップで考慮された関連する臨床、生化学、エピジェネティックマーカーと統合されました。全体として、私たちの研究は、トランスキングドムインタラクションネットワークコンテキストでの定量的および定性的分析を使用して、包括的な表現型ツールを促進するために、データ分析アルゴリズムに関する新しい洞察を提供します。
炎症性腸疾患(IBD)は、遺伝的に感受性のある宿主の共生微生物叢に対する調節不全免疫系の反応に関連する腸炎症の最も一般的な形態です。IBDには潰瘍性大腸炎(UC)とクローン病(CD)が含まれます。どちらも臨床症状と治療に対する反応において非常に不均一です。これは、特にIBDが増加しており、診断または治療へのアクセスが慢性疾患にアクセスできるとは限らない発展途上国では、顕著な診断課題につながります。現在の研究は、私たちの地域で初めて、ブエノスアイレス大都市圏のUCおよびCD患者に関連するエピジェネティックなバイオマーカーと腸内微生物プロファイルを特徴づけ、非IBDコントロールとIBD患者の違いを明らかにしました。腸内微生物叢に関連する一般的な代謝機能、およびグループ内のコア微生物も分析されました。さらに、腸内微生物叢分析は、表現型を識別するためのより強力な診断ツールを生成することを目的として、IBD患者のフォローアップで考慮された関連する臨床、生化学、エピジェネティックマーカーと統合されました。全体として、私たちの研究は、トランスキングドムインタラクションネットワークコンテキストでの定量的および定性的分析を使用して、包括的な表現型ツールを促進するために、データ分析アルゴリズムに関する新しい洞察を提供します。
Inflammatory bowel disease (IBD) is the most common form of intestinal inflammation associated with a dysregulated immune system response to the commensal microbiota in a genetically susceptible host. IBD includes ulcerative colitis (UC) and Crohn's disease (CD), both of which are remarkably heterogeneous in their clinical presentation and response to treatment. This translates into a notable diagnostic challenge, especially in underdeveloped countries where IBD is on the rise and access to diagnosis or treatment is not always accessible for chronic diseases. The present work characterized, for the first time in our region, epigenetic biomarkers and gut microbial profiles associated with UC and CD patients in the Buenos Aires Metropolitan area and revealed differences between non-IBD controls and IBD patients. General metabolic functions associated with the gut microbiota, as well as core microorganisms within groups, were also analyzed. Additionally, the gut microbiota analysis was integrated with relevant clinical, biochemical and epigenetic markers considered in the follow-up of patients with IBD, with the aim of generating more powerful diagnostic tools to discriminate phenotypes. Overall, our study provides new insights into data analysis algorithms to promote comprehensive phenotyping tools using quantitative and qualitative analysis in a transkingdom interactions network context.
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