Synthetic host defense peptide IDR-1002 reduces inflammation in Pseudomonas aeruginosa lung infection
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a frequent cause of lung infections, particularly in chronic infections in cystic fibrosis patients. However, treatment is challenging due to P. aeruginosa evasion of the host immune system and the rise of antibiotic resistant strains. Host defense peptides (HDPs) and synthetic derivatives called innate defense regulators (IDRs) have shown promise in several infection models as an alternative to antibiotic treatment. Here we tested peptide IDR-1002 against P. aeruginosa in vitro and in vivo. Treatment of bronchial epithelial cells and macrophages with IDR-1002 or in combination with live P. aeruginosa or its LPS led to the reduction of agonist-induced cytokines and chemokines and limited cell killing by live P. aeruginosa. In an in vivo model using P. aeruginosa combined with alginate to mimic a chronic model, IDR-1002 did not reduce the bacterial burden in the lungs, but IDR-1002 mice showed a significant decrease in IL-6 in the lungs and in gross pathology of infection, while histology revealed that IDR-1002 treated mice had reduced alveolar macrophage infiltration around the site of infection and reduced inflammation. Overall, these results indicate that IDR-1002 has promise for combating P. aeruginosa lung infections and their resulting inflammation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».