Bioengineered Probiotics: Synthetic Biology Can Provide Live Cell Therapeutics for the Treatment of Foodborne Diseases
Notice bibliographique
Résumé
The rising prevalence of antibiotic resistant microbial pathogens presents an ominous health and economic challenge to modern society. The discovery and large-scale development of antibiotic drugs in previous decades was transformational, providing cheap, effective treatment for what would previously have been a lethal infection. As microbial strains resistant to many or even all antibiotic drug treatments have evolved, there is an urgent need for new drugs or antimicrobial treatments to control these pathogens. The ability to sequence and mine the genomes of an increasing number of microbial strains from previously unexplored environments has the potential to identify new natural product antibiotic biosynthesis pathways. This coupled with the power of synthetic biology to generate new production chassis, biosensors and “weaponized” live cell therapeutics may provide new means to combat the rapidly evolving threat of drug resistant microbial pathogens. This review focuses on the application of synthetic biology to construct probiotic strains that have been endowed with functionalities allowing them to identify, compete with and in some cases kill microbial pathogens as well as stimulate host immunity. Weaponized probiotics may have the greatest potential for use against pathogens that infect the gastrointestinal tract: Vibrio cholerae , Staphylococcus aureus , Clostridium perfringens and Clostridioides difficile . The potential benefits of engineered probiotics are highlighted along with the challenges that must still be met before these intriguing and exciting new therapeutic tools can be widely deployed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».