Activity of a novel antimicrobial peptide against Pseudomonas aeruginosa biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the increasing recognition of biofilms in human disease, the development of novel antimicrobial therapies is of critical importance. For example, in patients with cystic fibrosis (CF), the acquisition of host-adapted, chronic Pseudomonas aeruginosa infection is associated with a decline in lung function and increased mortality. Our objective was to test the in vitro efficacy of a membrane-active antimicrobial peptide we designed, termed 6K-F17 (sequence: KKKKKK-AAFAAWAAFAA-NH2), against multidrug resistant P. aeruginosa biofilms. This peptide displays high antimicrobial activity against a range of pathogenic bacteria, yet is non-hemolytic to human erythrocytes and non-toxic to human bronchial epithelial cells. In the present work, P. aeruginosa strain PAO1, and four multidrug resistant (MDR) isolates from chronically infected CF individuals, were grown as 48-hour biofilms in a static biofilm slide chamber model. These biofilms were then exposed to varying concentrations of 6K-F17 alone, or in the presence of tobramycin, prior to confocal imaging. Biofilm biovolume and viability were assessed. 6K-F17 was able to kill biofilms – even in the presence of sputum – and greatly reduce biofilm biovolume in PAO1 and MDR isolates. Strikingly, when used in conjunction with tobramycin, low doses of 6K-F17 significantly potentiated tobramycin killing, leading to biofilm destruction.
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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 | 0,000 |
| 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 ».