Potentiation of Antibiotics by a Novel Antimicrobial Peptide against Shiga Toxin Producing E. coli O157:H7
Notice bibliographique
Résumé
Infection with Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) results in hemorrhagic colitis and can lead to life-threatening sequelae including hemolytic uremic syndrome (HUS). Conventional treatment is intravenous fluid volume expansion. Antibiotic treatment is contraindicated, due in part to the elevated risk of HUS related to increased Shiga toxin (Stx) release associated with some antibiotics. Given the lack of effective strategies and the increasing number of STEC outbreaks, new treatment approaches are critically needed. In this study, we used an antimicrobial peptide wrwycr, previously shown to enhance STEC killing without increasing Stx production, in combination with antibiotic treatments. Checkerboard and time-kill assays were used to assess peptide wrwycr-antibiotic combinations for synergistic STEC killing. Cytotoxicity and real-time PCR were used to evaluate Stx production and stx expression, respectively, associated with these combinations. The synergistic combinations that showed rapid killing, no growth recovery and minimal Stx production were peptide wrwycr-kanamycin/gentamicin. Transmission electron microscopy revealed striking differences in bacterial cell morphology associated with various treatments. This study provides proof of principle for the design of an antibiotic-peptide wrwycr combination effective in killing STEC without enhancing release of Shiga toxins. It also offers a strategy for the repurposing of antibiotics for treatment of STEC infection.
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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) | 0,000 | 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 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 ».