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Enregistrement W3174650438 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.627.5

Developing a Novel Therapy for Bacterial Pneumonia

2018· article· en· W3174650438 sur OpenAlexaff
Brandon Baer, Christina Arsenault, Lynda McCaig, Cory Yamashita, Ruud A. W. Veldhuizen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoPneumoniaMedicineMicrobiologyInflammationPseudomonas aeruginosaAntibioticsLungCath labBacteriaImmunologyBiologyInternal medicineBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bacterial pneumonia is a leading cause of death worldwide. Unfortunately, new treatments are faced with several major hurdles. Firstly, the incidence of antibiotic resistance is increasing. Secondly, both acute and chronic lung infections are often accompanied by maladaptive inflammatory responses linked to poor outcomes. Finally, the structure of the lung makes delivery of therapeutics to the sites of infection challenging. As a potential treatment for bacterial pneumonia, the current study combines a host‐defense peptide (CATH‐2), previously shown to kill antibiotic‐resistant bacteria and reduce inflammation, with an exogenous surfactant (BLES), capable of enhancing spreading throughout the lung. Objectives 1) Quantify the transport CATH‐2 by BLES in vitro , 2) Assess the antimicrobial and anti‐inflammatory properties of BLES+CATH‐2 subsequent to spreading across a surface and 3) Investigate the immunomodulatory effects of BLES+CATH‐2 in vivo . Hypothesis The mixture of BLES+CATH‐2 will improve transport of CATH‐2 allowing for effective bacterial killing and reductions in inflammation at distal sites in vitro and in vivo. Methods Fluorescently‐labelled CATH‐2 was used to track its movement as it spread across a Wet Bridge Transfer system alone or in combination with BLES. Bacterial killing and anti‐inflammatory properties were assessed by seeding either a lab strain of Pseudomonas aeruginosa or RAW 264.7 macrophages to the distal well of the wet bridge system. The macrophages were stimulated with heat‐killed P. aeruginosa 15 minutes prior to the administration of saline, BLES, CATH‐2 or BLES+CATH‐2 in the proximal well. The fluid in each well was analyzed for cytokine content and bacterial killing. Additionally, a non‐infectious model of bacterial pneumonia was used, where mice were instilled with heat‐killed P. aeruginosa or saline. This first instillation was then followed by either saline, BLES, CATH‐2 or BLES+CATH‐2. All mice were monitored for 4 hours before being euthanized. Bronchoalveolar lavage fluid was collected and analyzed for cell counts, cell differentials, and cytokine concentrations. Results Fluorescence spectrometry revealed that significantly more CATH‐2 was transferred across the bridge when combined with BLES compared to CATH‐2 by itself. Additionally, only the combination of BLES+CATH‐2 showed significant improvements in bacterial killing and reducing inflammation across the wet bridge. Mice administered heat‐killed bacteria showed significant increases in the number of inflammatory cells, neutrophils and lavage IL‐6, TNF‐α and KC content compared to saline control. Instillation of BLES+CATH‐2 after an instillation of heat‐killed bacteria showed significant reductions across all markers of inflammation compared to saline, BLES or CATH‐2 alone. Discussion These results support BLES as an effective vehicle for the transport of CATH‐2 and that the mixture has potent antimicrobial and anti‐inflammatory properties. Our novel approach allowed us to rapidly assess the efficacy and spreading capabilities of BLES+CATH‐2. Additionally, the results support BLES+CATH‐2 as a therapy which can overcome the delivery problem hindering pulmonary therapies and reach distal sites of inflammation. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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