Pneumonia treatment by photodynamic therapy with extracorporeal illumination ‐ an experimental model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infectious pneumonia is a major cause of morbidity/mortality, mainly because of the increasing rate of microorganisms resistant to antibiotics. Photodynamic Therapy (PDT) is emerging as a promising approach, as effects are based on oxidative stress, preventing microorganism resistance. In two previous studies, the in vitro inactivation of Streptococcus pneumoniae using indocyanine green (ICG) and infrared light source was a success killing 5 log 10 colony‐forming units (CFU/mL) with only 10 μ mol/L ICG. In this work, a proof‐of‐principle protocol was designed to treat lung infections by PDT using extracorporeal illumination with a 780 nm laser device and also ICG as photosensitizer. Hairless mice were infected with S. pneumoniae and PDT was performed two days after infection. For control groups, CFU recovery ranged between 10 3 –10 4 /mouse. For PDT group, however, no bacteria were recovered in 80% of the animals. Based on this result, animal survival was evaluated separately over 50 days. No deaths occurred in PDT group, whereas 60% of the control group died. Our results indicate that extracorporeal PDT has the potential for pneumonia treatment, and pulmonary decontamination with PDT may be used as a single therapy or as an antibiotics adjuvant.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».