A Neonatal Model of Intravenous Staphylococcus epidermidis Infection in Mice <24 h Old Enables Characterization of Early Innate Immune Responses
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus epidermidis (SE) causes late onset sepsis and significant morbidity in catheterized preterm newborns. Animal models of SE infection are useful in characterizing disease mechanisms and are an important approach to developing improved diagnostics and therapeutics. Current murine models of neonatal bacterial infection employ intraperitoneal or subcutaneous routes at several days of age, and may, therefore, not accurately reflect distinct features of innate immune responses to bacteremia. In this study we developed, validated, and characterized a murine model of intravenous (IV) infection in neonatal mice <24 hours (h) old to describe the early innate immune response to SE. C57BL/6 mice <24 h old were injected IV with 10(6), 10(7), 10(8) colony-forming units (CFU) of SE 1457, a clinical isolate from a central catheter infection. A prospective injection scoring system was developed and validated, with only high quality injections analyzed. Newborn mice were euthanized between 2 and 48 h post-injection and spleen, liver, and blood collected to assess bacterial viability, gene expression, and cytokine production. High quality IV injections demonstrated inoculum-dependent infection of spleen, liver and blood. Within 2 h of injection, SE induced selective transcription of TLR2 and MyD88 in the liver, and increased systemic production of plasma IL-6 and TNF-α. Despite clearance of bacteremia and solid organ infection within 48 h, inoculum-dependent impairment in weight gain was noted. We conclude that a model of IV SE infection in neonatal mice <24 h old is feasible, demonstrating inoculum-dependent infection of solid organs and a pattern of bacteremia, rapid and selective innate immune activation, and impairment of weight gain typical of infected human neonates. This novel model can now be used to characterize immune ontogeny, evaluate infection biomarkers, and assess preventative and therapeutic modalities.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».