Murine Model Imitating Chronic Wound Infections for Evaluation of Antimicrobial Photodynamic Therapy Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
It is generally acknowledged that the age of antibiotics could come to an end, due to their widespread, and inappropriate use. Particularly for chronic wounds alternatives are being thought. Antimicrobial Photodynamic Therapy (APDT) is a potential candidate, and while approved for some indications, such as periodontitis, chronic sinusitis and other niche indications, its use in chronic wounds is not established. To further facilitate the development of APDT in chronic wounds we present an easy to use animal model exhibiting the key hallmarks of chronic wounds, based on full-thickness skin wounds paired with an optically transparent cover. The moisture-retaining wound exhibited rapid expansion of pathogen colonies up to 8 days while not jeopardizing the host survival. Use of two bioluminescent pathogens; methicillin resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and Pseudomonas aeruginosa permits real time monitoring of the pathogens. The murine model was employed to evaluate the performance of four different photosensitizers as mediators in Photodynamic Therapy. While all four photosensitizers, Rose Bengal, porphyrin TMPyP, New Methylene Blue, and TLD1411 demonstrated good to excellent antimicrobial efficacy in planktonic solutions at 1 to 50 μM concentrations, whereas in in vivo the growth delay was limited with 24-48 h delay in pathogen expansion for MRSA, and we noticed longer growth suppression of P. aeruginosa with TLD1411 mediated Photodynamic Therapy. The murine model will enable developing new strategies for enhancement of APDT for chronic wound 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».