On-chip phenotypic investigation of combinatory antibiotic effects by generating orthogonal concentration gradients
Notice bibliographique
Résumé
Combinatory therapy using two or more kinds of antibiotics is attracting considerable attention for inhibiting multi-drug resistant pathogenic bacteria. Although the therapy mostly leads to more powerful antimicrobial effects than using a single antibiotic (synergy), interference may arise from certain antibiotic combinations, resulting in the antimicrobial effect being suppressed (antagonism). Here, we present a microfluidic-based phenotypic screening chip to investigate combinatory antibiotic effects by automatically generating two orthogonal concentration gradients on a bacteria-trapping agarose gel. Computational simulations and fluorescence experiments together verify the simultaneous establishment of 121 concentration combinations, facilitating on-chip drug testing with stability and efficiency. Against Gram-negative bacteria, Pseudomonas aeruginosa, our chip allows the measurement of phenotypic growth levels, and enables various types of analyses for all antibiotic pairs to be conducted in 7 h. Furthermore, by providing a specific amount of susceptibility data, our chip enables the two reference models, Loewe additivity and Bliss independence, to be implemented, which classify the antibiotic interaction types into synergy or antagonism. These results suggest the efficacy of our chip as a cell-based drug screening platform for exploring the underlying pharmacological patterns of antibiotic interactions, with potential applications in guidance in clinical therapies and in screening other cell-type agents.
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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 ».