An Antibacterial Nanorobotic Approach for the Specific Targeting and Removal of Multiple Drug‐Resistant <i>Staphylococcus aureus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) causes diseases ranging from skin infections to lethal sepsis and has become a serious threat to human health due to multiple-drug resistance (MDR). Therefore, a resistance-free antibacterial therapy is necessary to overcome MDR MRSA infections. In this study, an antibacterial nanorobot (Ab-nanobot) is developed wherein a cell wall-binding domain (CBD)-endolysin, acting as a sensor, is covalently conjugated with an actuator consisting of an iron oxide/silica core-shell. The CBD-endolysin sensor shows an excellent specificity to detect, bind, and accumulate on the S. aureus USA300 cell surface even in a bacterial consortium, and in host cell infections. Ab-nanobot specifically captures and kills MRSA in response to medically approved radiofrequency (RF) electromagnetic stimulation (EMS) signal. When Ab-nanobot receives the RF-EMS signal on the cell surface, actuator induces cell death in MRSA with 99.999% removal within 20 min by cell-wall damage via generation of localized heat and reactive oxygen species. The in vivo efficacy of Ab-nanobot is proven using a mice subcutaneous skin infection model. Collectively, this study offers a nanomedical resistance-free strategy to overcome MDR MRSA infections by providing a highly specific nanorobot for S. aureus.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».