Differential Behaviour of Fluid Liposomes Toward Mammalian Epithelial Cells and Bacteria: Restriction of Fusion to Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Previous work demonstrated that fluid liposomes developed in our laboratory are able to fuse with bacterial outer membranes. This fusion improved the penetration and activity of liposome-encapsulated antibiotics and antisense oligonucleotides into the bacterial cells. Because it is anticipated that fluid liposome encapsulated antibiotics will be administered by aerosols to patients with chronic pulmonary infections or cystic fibrosis (CF), we conducted comparative studies in E. coli, P. aeruginosa and human lung epithelial cells using lipid-mixing assays to investigate the possibility that fluid liposomes might fuse with surrounding epithelial cells. After a 2 h incubation at 4 and 37 degrees C, no fusion between fluid liposomes and human lung epithelial cells was observed, whereas mean levels of 71 and 37% of fusion were observed at 37 degrees C with E. coli and P. aeruginosa cells, respectively. No fusion was observed at 4 degrees C in any cells. A kinetic study where temperature was gradually increased from 7 to 37 degrees C indicated that the fusion process in the two bacteria starts between 28 and 31 degrees C with a mean fusion rate of 0.60%/min at 31 degrees C to reach 1.18%/min at 37 degrees C. The present work suggests that it is unlikely that fluid liposomes fuse with host cells lining the human respiratory tract and further elucidates the fusogenic properties of fluid liposomes with respect to prokaryotes and eukaryotes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».