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Enregistrement W4282968054 · doi:10.1016/j.biomaterials.2022.121632

Human macrophage polarization determines bacterial persistence of Staphylococcus aureus in a liver-on-chip-based infection model

2022· article· en· W4282968054 sur OpenAlexaff
Fatina Siwczak, Zoltán Cseresnyés, Mohamed I. Abdelwahab Hassan, Kehinde Aina, Swen Carlstedt, Anke Sigmund, Marko Gröger, Bas G. J. Surewaard, Oliver Werz, Marc Thilo Figge, Lorena Tuchscherr, Bettina Löffler, Alexander S. Mosig

Notice bibliographique

RevueBiomaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaphylococcus aureusMicrobiologyMacrophage polarizationBiologyMacrophageIntracellularExtracellularSepsisPhenotypePathogenPersistence (discontinuity)Intracellular parasiteImmunologyAsymptomaticIn vitroBacteriaCell biologyMedicineGeneGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infections with Staphylococcus aureus (S. aureus) have been reported from various organs ranging from asymptomatic colonization to severe infections and sepsis. Although considered an extracellular pathogen, S. aureus can invade and persist in professional phagocytes such as monocytes and macrophages. Its capability to persist and manipulate macrophages is considered a critical step to evade host antimicrobial reactions. We leveraged a recently established human liver-on-chip model to demonstrate that S. aureus specifically targets macrophages as essential niche facilitating bacterial persistence and phenotype switching to small colony variants (SCVs). In vitro, M2 polarization was found to favor SCV-formation and was associated with increased intracellular bacterial loads in macrophages, increased cell death, and impaired recruitment of circulating monocytes to sites of infection. These findings expand the knowledge about macrophage activation in the liver and its impact on bacterial persistence and dissemination in the course of infection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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