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Systems Biology of Gut Microbiota-Human Receptor Interactions: Toward Anti-inflammatory Probiotics

生物 背景(考古学) 肠道菌群 受体 微生物群 生物信息学 孕烷X受体 计算生物学 G蛋白偶联受体 芳香烃受体 TLR4型 模式识别受体 炎症 系统生物学 信号转导 细胞生物学 免疫学 生物信息学 遗传学 先天免疫系统 基因 转录因子 核受体 古生物学
作者
Lokanand Koduru,Meiyappan Lakshmanan,Shawn Hoon,Dong-Yup Lee,Yuan Kun Lee,Dave Siak-Wei Ow
出处
期刊:Frontiers in Microbiology [Frontiers Media SA]
卷期号:13 被引量:3
标识
DOI:10.3389/fmicb.2022.846555
摘要

The incidence and prevalence of inflammatory disorders have increased globally, and is projected to double in the next decade. Gut microbiome-based therapeutics have shown promise in ameliorating chronic inflammation. However, they are largely experimental, context- or strain-dependent and lack a clear mechanistic basis. This hinders precision probiotics and poses significant risk, especially to individuals with pre-existing conditions. Molecules secreted by gut microbiota act as ligands to several health-relevant receptors expressed in human gut, such as the G-protein coupled receptors (GPCRs), Toll-like receptor 4 (TLR4), pregnane X receptor (PXR), and aryl hydrocarbon receptor (AhR). Among these, the human AhR expressed in different tissues exhibits anti-inflammatory effects and shows activity against a wide range of ligands produced by gut bacteria. However, different AhR ligands induce varying host responses and signaling in a tissue/organ-specific manner, which remain mostly unknown. The emerging systems biology paradigm, with its powerful in silico tool repertoire, provides opportunities for comprehensive and high-throughput strain characterization. In particular, combining metabolic models with machine learning tools can be useful to delineate tissue and ligand-specific signaling and thus their causal mechanisms in disease and health. The knowledge of such a mechanistic basis is indispensable to account for strain heterogeneity and actualize precision probiotics.
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