Targeting surface-layer proteins with single-domain antibodies: a potential therapeutic approach against Clostridium difficile-associated disease
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium difficile is a leading cause of death from gastrointestinal infections in North America. Antibiotic therapy is effective, but the high incidence of relapse and the rise in hypervirulent strains warrant the search for novel treatments. Surface layer proteins (SLPs) cover the entire C. difficile bacterial surface, are composed of high-molecular-weight (HMW) and low-molecular-weight (LMW) subunits, and mediate adherence to host cells. Passive and active immunization against SLPs has enhanced hamster survival, suggesting that antibody-mediated neutralization may be an effective therapeutic strategy. Here, we isolated a panel of SLP-specific single-domain antibodies (VHHs) using an immune llama phage display library and SLPs isolated from C. difficile hypervirulent strain QCD-32g58 (027 ribotype) as a target antigen. Binding studies revealed a number of VHHs that bound QCD-32g58 SLPs with high affinity (K D = 3-6 nM) and targeted epitopes located on the LMW subunit of the SLP. The VHHs demonstrated melting temperatures as high as 75 °C, and a few were resistant to the gastrointestinal protease pepsin at physiologically relevant concentrations. In addition, we demonstrated the binding specificity of the VHHs to the major C. difficile ribotypes by whole cell ELISA, where all VHHs were found to bind 001 and 027 ribotypes, and a subset of antibodies were found to be broadly cross-reactive in binding cells representative of 012, 017, 023, and 078 ribotypes. Finally, we showed that several of the VHHs inhibited C. difficile QCD-32g58 motility in vitro. Targeting SLPs with VHHs may be a viable therapeutic approach against C. difficile-associated disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».