Topical Probiotics as a Therapeutic Alternative for Chronic Rhinosinusitis: A Preclinical Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with chronic rhinosinusitis (CRS) have been shown to manifest a high inflammatory phenotype, with a sinus microbiome deficient in gram-positive bacteria. Gram-positive bacteria are capable of downregulating proinflammatory host responses via an interleukin (IL) 10 mediated response and may represent a potential therapeutic alternative for CRS. We wanted to (i) immunoprofile the IL-10 induction capacity of two gram-positive probiotic strains and (ii) verify the tolerance of these strains by the sinus epithelium. METHODS: A peripheral blood mononuclear cell (PBMC) challenge model was used to document probiotic induction of IL-10 and tumor necrosis factor (TNF) alpha responses at various bacterial dilutions. Epithelial cell tolerance was demonstrated by using a primary epithelial cell model derived from patient biopsy specimens (six patients total [three with CRS and three controls]). After an incubation period with either a live or a heat-killed probiotic strain, cell viability was assessed by using light microscopy. RESULTS: Both probiotic strains induced high IL-10 secretion in PBMCs, with differing profiles of TNF alpha production. Microscopic evaluation after probiotic incubation demonstrated intact cell viability for all cell cultures. CONCLUSION: We identified well-tolerated, nonpathogenic, "generally recognized as safe" status gram-positive probiotics with anti-inflammatory properties. Topical probiotics represented a potential novel topical therapeutic strategy for CRS relevant for further clinical evaluation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».