Anti-biofilm activity of murepavadin against cystic fibrosis <i>Pseudomonas aeruginosa</i> isolates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the activity of murepavadin in comparison with tobramycin, colistin and aztreonam, against cystic fibrosis (CF) Pseudomonas aeruginosa isolates growing in biofilms. The biofilm-epidemiological cut-off (ECOFF) values that include intrinsic resistance mechanisms present in biofilms were estimated. METHODS: Fifty-three CF P. aeruginosa isolates from respiratory samples were tested using the Calgary (closed system) device, while 4 [2 clinical (one smooth, one mucoid) and 2 reference strains] were tested using the BioFlux, a microfluidic open model of biofilm testing. Biofilm was stained with SYTO9® and propidium iodide. The minimal biofilm inhibitory concentration (MBIC) and the minimal biofilm eradication concentration (MBEC) were determined. The MBIC-ECOFF and the MBEC-ECOFF were calculated. RESULTS: Colistin, tobramycin and murepavadin presented similar MBIC50/MBIC90 values (4/32, 8/64 and 2/32, respectively). Murepavadin exhibited the lowest MBEC90 (64 mg/L). Aztreonam MBIC and MBEC values were higher than those of the other antibiotics tested. Tobramycin and murepavadin had the lowest MBEC-ECOFF (64 and 128 mg/L, respectively), while those of aztreonam and colistin exceeded 512 mg/L. Using the BioFlux, for the PAO1, PAO mutS and the smooth clinical strain, a significant difference (P < 0.0125) was observed when comparing the fluorescence of treated and untreated biofilms. For the mucoid strain, only the biofilm treated with aztreonam (MBIC and MBEC) and tobramycin (MBEC) showed differences with respect to the untreated biofilm. CONCLUSIONS: Murepavadin demonstrated good activity against P. aeruginosa biofilms both in open and closed systems. The MBIC-ECOFF and the MBEC-ECOFF are proposed as new parameters to estimate the activity of antibiotics on biofilms.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».