The Potential of Human Peptide LL-37 as an Antimicrobial and Anti-Biofilm Agent
Notice bibliographique
Résumé
The rise in antimicrobial resistant bacteria threatens the current methods utilized to treat bacterial infections. The development of novel therapeutic agents is crucial in avoiding a post-antibiotic era and the associated deaths from antibiotic resistant pathogens. The human antimicrobial peptide LL-37 has been considered as a potential alternative to conventional antibiotics as it displays broad spectrum antibacterial and anti-biofilm activities as well as immunomodulatory functions. While LL-37 has shown promising results, it has yet to receive regulatory approval as a peptide antibiotic. Despite the strong antimicrobial properties, LL-37 has several limitations including high cost, lower activity in physiological environments, susceptibility to proteolytic degradation, and high toxicity to human cells. This review will discuss the challenges associated with making LL-37 into a viable antibiotic treatment option, with a focus on antimicrobial resistance and cross-resistance as well as adaptive responses to sub-inhibitory concentrations of the peptide. The possible methods to overcome these challenges, including immobilization techniques, LL-37 delivery systems, the development of LL-37 derivatives, and synergistic combinations will also be considered. Herein, we describe how combination therapy and structural modifications to the sequence, helicity, hydrophobicity, charge, and configuration of LL-37 could optimize the antimicrobial and anti-biofilm activities of LL-37 for future clinical use.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».