Cathelicidin LL-37 in Severe <i>Streptococcus pyogenes</i> Soft Tissue Infections in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Severe soft tissue infections, such as necrotizing fasciitis and severe cellulitis, caused by group A streptococci (GAS) are rapidly progressing life-threatening infections characterized by massive bacterial loads in the tissue even late after the onset of infection. Antimicrobial peptides are important components of the innate host defense, and cathelicidins have been shown to protect against murine necrotic skin infections caused by GAS. However, it has been demonstrated that the streptococcal cysteine protease SpeB proteolytically inactivates the human cathelicidin LL-37 in vitro. Here we have investigated the expression of LL-37 and its interaction with GAS and SpeB during acute severe soft tissue infections by analyses of patient tissue biopsy specimens. The results showed large amounts of LL-37, both the proform (hCAP18) and the mature peptide, in the tissue. Confocal microscopy identified neutrophils as the main source of the peptide. A distinct colocalization between the bacteria and LL-37 could be noted, and bacterial loads showed positive correlation to the LL-37 levels. Areas with high LL-37 levels coincided with areas with large amounts of SpeB. Confocal microscopy confirmed strong colocalization of GAS, SpeB, and LL-37 at the bacterial surface. Taken together, the findings of this study provide in vivo support of the hypothesis that SpeB-mediated inactivation of LL-37 at the streptococcal surface represents a bacterial resistance mechanism at the infected tissue site in patients with severe GAS tissue infections.
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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) | 0,000 | 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 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 ».