Alternative strategies for the study and treatment of clinical bacterial biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms represent an adaptive lifestyle where microbes grow as structured aggregates in many different environments, e.g. on body surfaces and medical devices. They are a profound threat in medical (and industrial) settings and cause two-thirds of all infections. Biofilm bacteria are especially recalcitrant to common antibiotic treatments, demonstrating adaptive multidrug resistance. For this reason, novel methods to eradicate or prevent biofilm infections are greatly needed. Recent advances have been made in exploring alternative strategies that affect biofilm lifestyle, inhibit biofilm formation, degrade biofilm components and/or cause dispersal. As such, naturally derived compounds, molecules that interfere with bacterial signaling systems, anti-biofilm peptides and phages show great promise. Their implementation as either stand-alone drugs or complementary therapies has the potential to eradicate resilient biofilm infections. Additionally, altering the surface properties of indwelling medical devices through bioengineering approaches has been examined as a method for preventing biofilm formation. There is also a need for improving current biofilm detection methods since in vitro methods often do not accurately measure live bacteria in biofilms or mimic in vivo conditions. We propose that the design and development of novel compounds will be enabled by the improvement and use of appropriate in vitro and in vivo models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».