Next‐Generation Probiotics: From Traditional Strains to Personalized Therapeutics

某种肠道细菌 微生物群 生物 益生菌 计算生物学 肠道微生物群 双歧杆菌 生物信息学 免疫系统 个性化医疗 丁酸盐 肠道菌群 阿克曼西亚 普氏粪杆菌 蛋白质组学 免疫调节 医学 长双歧杆菌 精密医学 肠道细菌
作者
Neha K. Jadhav,Aditya B. Magdum,Kapil V. Shinde,Mansingraj S. Nimbalkar
出处
期刊:Molecular Nutrition & Food Research [Wiley]
卷期号:70 (1): e70339-e70339 被引量:5
标识
DOI:10.1002/mnfr.70339
摘要

Traditional probiotics such as Lactobacillus and Bifidobacterium have long supported gut health, but recent advances in microbiome research have introduced next-generation probiotics (NGPs) such as Akkermansia muciniphila and Faecalibacterium prausnitzii. These strains are associated with more specific functions, including mucin degradation, butyrate production, enhanced gut barrier integrity, immune regulation, and modulation of host metabolism and inflammation. Unlike conventional probiotics, which mainly promote general digestive balance, NGPs demonstrate targeted mechanisms that link them to metabolic, inflammatory, and even neurological conditions. This review provides a critical comparison of traditional and NGPs, highlighting mechanistic distinctions and functional advancements. It also explores recent innovations in synthetic biology, including programmable gene circuits, and examines how artificial intelligence and microbiome profiling are paving the way toward personalized probiotic therapies, though widespread clinical application remains in its early stages. Key safety, regulatory, and translational challenges are also addressed, outlining barriers to clinical adoption. By integrating omics technologies and precision medicine, NGPs represent a promising frontier with the potential to advance personalized nutrition and therapeutic strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
正人发布了新的文献求助10
刚刚
fool完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
科研顺利1发布了新的文献求助10
2秒前
蓝天白云发布了新的文献求助10
3秒前
mie789完成签到,获得积分10
3秒前
可可发布了新的文献求助10
3秒前
临涯子发布了新的文献求助10
3秒前
伶ling发布了新的文献求助10
4秒前
ljh123456发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
酷波er应助lou采纳,获得10
6秒前
zzh发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
marry完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
科研通AI6.2应助苹果紊采纳,获得10
8秒前
巫马尔槐发布了新的文献求助10
8秒前
天天快乐应助皮皮采纳,获得10
9秒前
李昕123发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
瞿寒发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
李健的小迷弟应助哇哦采纳,获得10
11秒前
12秒前
动听的枫叶完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
张虹完成签到,获得积分10
12秒前
ZhAngrUiYu发布了新的文献求助10
12秒前
清脆的葵阴完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
斯文败类应助守护采纳,获得10
13秒前
医生发布了新的文献求助10
15秒前
zhaochenyu发布了新的文献求助10
15秒前
在水一方应助策略采纳,获得10
15秒前
科研通AI6.2应助GalwayBoy采纳,获得10
15秒前
Dora发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Reading and Understanding Health Research 500
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7251623
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8874094
关于积分的说明 18730802
捐赠科研通 6931500
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199488
关于科研通互助平台的介绍 2374331
邀请新用户注册赠送积分活动 2174074