Electrochemical Detection of Drug Efflux from Living Cells - Towards the Quantification of Drug Resistance in Bacteria and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The rapid spread of drug resistance in bacteria as well as cancer has developed into a significant threat to the global public health. According to the World Health Organization (WHO), antibiotic resistance is present in every country, and various national and international health organizations, including the United Nations and the Infectious Diseases Society of America have called for the urgent development of new treatment and diagnostic strategies. The Centers for Disease Control and Prevention reports approximately 10 million deaths worldwide each year in connection with antibiotic resistance. Similarly, drug resistance in cancer is believed to be responsible for treatment failure in up to 90% of metastatic cancer patients. Cellular resistance mechanisms in both bacteria and cancer include cell membrane protein modifications, intracellular drug target alterations, and the over expression of efflux pumps. The latter are the result of an over-expression of efflux pump proteins, which enable cells to expel drugs rapidly from the cell interior, before these compounds can take effective action. Drug compounds and efflux pump proteins have recently caught the attention by the electrochemical community to develop new methodologies to understand and detect drug resistance in both bacteria and cancer by electrochemistry. Our research efforts focus specifically on drug compounds expelled from living biological cells by electrochemistry and their detection by standard electrochemical techniques, such as volatmmetry, as well as specialized instrumentation, such as scanning electrochemical microscopy (SECM). This presentation covers the characterization of common drug compounds, but also newly investigational antibiotic hybrids. Recent advances are presented towards the quantification of drug resistance in epithelial ovarian cancer (EOC), which has the highest mortality rate among gynecological cancers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».