Anti-Biofilm and Immunomodulatory Activities of Peptides That Inhibit Biofilms Formed by Pathogens Isolated from Cystic Fibrosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) patients often acquire chronic respiratory tract infections due to Pseudomonas aeruginosa and Burkholderia cepacia complex (Bcc) species. In the CF lung, these bacteria grow as multicellular aggregates termed biofilms. Biofilms demonstrate increased (adaptive) resistance to conventional antibiotics, and there are currently no available biofilm-specific therapies. Using plastic adherent, hydroxyapatite and flow cell biofilm models coupled with confocal and scanning electron microscopy, it was demonstrated that an anti-biofilm peptide 1018 prevented biofilm formation, eradicated mature biofilms and killed biofilms formed by a wide range of P. aeruginosa and B. cenocepacia clinical isolates. New peptide derivatives were designed that, compared to their parent peptide 1018, showed similar or decreased anti-biofilm activity against P. aeruginosa biofilms, but increased activity against biofilms formed by the Gram-positive bacterium methicillin resistant Staphylococcus aureus. In addition, some of these new peptide derivatives retained the immunomodulatory activity of 1018 since they induced the production of the chemokine monocyte chemotactic protein-1 (MCP-1) and suppressed lipopolysaccharide-mediated tumor necrosis factor-α (TNF-α) production by human peripheral blood mononuclear cells (PBMC) and were non-toxic towards these cells. Peptide 1018 and its derivatives provide promising leads for the treatment of chronic biofilm infections and hyperinflammatory lung disease in CF patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».