Targeting leukocidin-mediated immune evasion protects mice from <i>Staphylococcus aureus</i> bacteremia
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus is responsible for various diseases in humans, and recurrent infections are commonly observed. S. aureus produces an array of bicomponent pore-forming toxins that target and kill leukocytes, known collectively as the leukocidins. The contribution of these leukocidins to impair the development of anti-S. aureus adaptive immunity and facilitate reinfection is unclear. Using a murine model of recurrent bacteremia, we demonstrate that infection with a leukocidin mutant results in increased levels of anti-S. aureus antibodies compared with mice infected with the WT parental strain, indicating that leukocidins negatively impact the generation of anti-S. aureus antibodies in vivo. We hypothesized that neutralizing leukocidin-mediated immune subversion by vaccination may shift this host-pathogen interaction in favor of the host. Leukocidin-immunized mice produce potent leukocidin-neutralizing antibodies and robust Th1 and Th17 responses, which collectively protect against bloodstream infections. Altogether, these results demonstrate that blocking leukocidin-mediated immune evasion can promote host protection against S. aureus bloodstream 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».