Host Fate is Rapidly Determined by Innate Effector-Microbial Interactions During Acinetobacter baumannii Bacteremia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acinetobacter baumannii is one of the most antibiotic-resistant pathogens. Defining mechanisms driving pathogenesis is critical to enable new therapeutic approaches. METHODS: We studied virulence differences across a diverse panel of A. baumannii clinical isolates during murine bacteremia to elucidate host-microbe interactions that drive outcome. RESULTS: We identified hypervirulent strains that were lethal at low intravenous inocula and achieved very high early, and persistent, blood bacterial densities. Virulent strains were nonlethal at low inocula but lethal at 2.5-fold higher inocula. Finally, relatively avirulent (hypovirulent) strains were nonlethal at 20-fold higher inocula and were efficiently cleared by early time points. In vivo virulence correlated with in vitro resistance to complement and macrophage uptake. Depletion of complement, macrophages, and neutrophils each independently increased bacterial density of the hypovirulent strain but insufficiently to change lethality. However, disruption of all 3 effector mechanisms enabled early bacterial densities similar to hypervirulent strains, rendering infection 100% fatal. CONCLUSIONS: The lethality of A. baumannii strains depends on distinct stages. Strains resistant to early innate effectors are able to establish very high early bacterial blood density, and subsequent sustained bacteremia leads to Toll-like receptor 4-mediated hyperinflammation and lethality. These results have important implications for translational efforts to develop therapies that modulate host-microbe interactions.
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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 ».