Potentiation of Tobramycin by Silver Nanoparticles against Pseudomonas aeruginosa Biofilms
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Increasing antibiotic resistance among pathogenic bacterial species is a serious public health problem and has prompted research examining the antibacterial effects of alternative compounds and novel treatment strategies. Compounding this problem is the ability of many pathogenic bacteria to form biofilms during chronic infections. Importantly, these communities are often recalcitrant to antibiotic treatments that show effectiveness against acute infection. The antimicrobial properties of silver have been known for decades, but recently silver and silver-containing compounds have seen renewed interest as antimicrobial agents for treating bacterial infections. The goal of this study was to assess the ability of citrate-capped silver nanoparticles (AgNPs) of various sizes, alone and in combination with the aminoglycoside antibiotic tobramycin, to inhibit established Pseudomonas aeruginosa biofilms. Our results demonstrate that smaller 10-nm and 20-nm AgNPs were more effective at synergistically potentiating the activity of tobramycin. Visualization of biofilms treated with combinations of 10-nm AgNPs and tobramycin reveals that the synergistic bactericidal effect may be caused by disrupting cellular membranes. Minimum biofilm eradication concentration (MBEC) assays using clinical P. aeruginosa isolates shows that small AgNPs are more effective than larger AgNPs at inhibiting biofilms, but that the synergy effect is likely a strain-dependent phenomenon. These data suggest that small AgNPs synergistically potentiate the activity of tobramycin against P. aeruginosa in vitro and may reveal a potential role for AgNP/antibiotic combinations in treating patients with chronic infections in a strain-specific manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».