Murine Model of Sinusitis Infection for Screening Antimicrobial and Immunomodulatory Therapies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».