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Enregistrement W3136240968 · doi:10.3389/fcimb.2021.621081

Murine Model of Sinusitis Infection for Screening Antimicrobial and Immunomodulatory Therapies

2021· article· en· W3136240968 sur OpenAlexafffund
Morgan A. Alford, Ka-Yee Grace Choi, Michael J. Trimble, Hamid Masoudi, Pavneet Kalsi, Daniel Pletzer, Robert E. W. Hancock

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Food and Drug AdministrationKillam TrustsMichael Smith Health Research BCUniversity of California, San FranciscoLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésAntimicrobialSinusitisMedicineImmunologyAnti-Infective AgentsMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The very common condition of sinusitis is characterized by persistent inflammation of the nasal cavity, which contributes to chronic rhinosinusitis and morbidity of cystic fibrosis patients. Colonization by opportunistic pathogens such as Staphylococcus aureus and Pseudomonas aeruginosa triggers inflammation that is exacerbated by defects in the innate immune response. Pathophysiological mechanisms underlying initial colonization of the sinuses are not well established. Despite their extensive use, current murine models of acute bacterial rhinosinusitis have not improved the understanding of early disease stages due to analytical limitations. In this study, a model is described that is technically simple, allows non-invasive tracking of bacterial infection, and screening of host-responses to infection and therapies. The model was modified to investigate longer-term infection and disease progression by using a less virulent, epidemic P. aeruginosa cystic fibrosis clinical isolate LESB65. Tracking of luminescent bacteria was possible after intranasal infections, which were sustained for up to 120 h post-infection, without compromising the overall welfare of the host. Production of reactive oxidative species was associated with neutrophil localization to the site of infection in this model. Further, host-defense peptides administered by Respimat ® inhaler or intranasal instillation reduced bacterial burden and impacted disease progression as well as cytokine responses associated with rhinosinusitis. Thus, future studies using this model will improve our understanding of rhinosinusitis etiology and early stage pathogenesis, and can be used to screen for the efficacy of emerging therapies pre-clinically.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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