An in vitro and ex vivo Photodynamic Therapy Study of Methylene Blue and Natural Extracts in Association with Nail Penetration Carrier Against Trichophyton rubrum Infections
Notice bibliographique
Résumé
Human fungal superficial infections are mainly caused by dermatophytes. These infections are distributed worldwide, common for people of all ages, in both sexes. The current treatments include taking oral antifungal drugs and topical therapy. However, treatments of superficial infections can be challenging in children and elderly mainly due to compliance issues and associated potential health risks and side-effects. Photo dynamic therapy (PDT) is a novel approach to treat fungal superficial infections. In this approach, light is used to excite a photosensitizer to turn readily available oxygen into reactive oxygen species (ROS) to kill the pathogen. In this research, we have used the pathogenic dermatophyte Trichophyton rubrum as a model to screen for photosensitizers and identify the best combinations of photosensitizer X carrier X light exposure time against T. rubrum. I obtained the In vitro photosensitizers’ Minimum Inhibitory Concentration (MIC), Minimum Fungicidal Concentration (MFC), carrier inhibitory and fungicidal combinations experimental results. In addition, ex vivo experimental results for photosensitizer and carrier systematic treatments are presented with both nail pieces and nail well apparatus. The in vitro results confirm the fungicidal ability of photosensitizer Methylene Blue and natural extracts Inula, Propolis and St. John’s Wort to T. rubrum. For ex vivo experiments, among the three natural extracts, only Inula showed promising fungicidal effect on nail pieces. Methylene Blue and carrier, Methylene Blue plus Inula and carrier combinations at certain concentrations all showed strong nail penetration ability and fungicidal effect against T. rubrum infection. These results suggest promising avenues for further clinical research and application of PDT.
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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 | 0,001 |
| 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 ».