Effects of defined gut microbial ecosystem components on virulence determinants of Clostridioides difficile
Notice bibliographique
Résumé
Many cases of Clostridioides difficile infection (CDI) are poorly responsive to standard antibiotic treatment strategies, and often patients suffer from recurrent infections characterized by severe diarrhea. Our group previously reported the successful cure of two patients with recurrent CDI using a standardized stool-derived microbial ecosystem therapeutic (MET-1). Using an in vitro model of the distal gut to support bacterial communities, we characterized the metabolite profiles of two defined microbial ecosystems derived from healthy donor stool (DEC58, and a subset community, MET-1), as well as an ecosystem representative of a dysbiotic state (ciprofloxacin-treated DEC58). The growth and virulence determinants of two C. difficile strains were then assessed in response to components derived from the ecosystems. CD186 (ribotype 027) and CD973 (ribotype 078) growth was decreased upon treatment with DEC58 metabolites compared to ciprofloxacin-treated DEC58 metabolites. Furthermore, CD186 TcdA and TcdB secretion was increased following treatment with ciprofloxacin-treated DEC58 spent medium compared to DEC58 spent medium alone. The net metabolic output of C. difficile was also modulated in response to spent media from defined microbial ecosystems, although several metabolite levels were divergent across the two strains examined. Further investigation of these antagonistic properties will guide the development of microbiota-based therapeutics for CDI.
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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 ».