Antivirulence Agent as an Adjuvant of β-Lactam Antibiotics in Treating Staphylococcal Infections
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus can cause a plethora of life-threatening infections. Antibiotics have been extensively used to treat S. aureus infections. However, when antibiotics are used at sub-inhibitory concentrations, especially for β-lactam antibiotics, they may enhance staphylococcal pathogenicity and exacerbate the infection. The combination of antivirulence agents and antibiotics may be a novel approach to controlling antibiotic-induced S. aureus pathogenicity. We have illustrated that under in vitro conditions, antivirulence agent M21, when administered concurrently with ampicillin, suppressed the expression and production of virulence factors induced by ampicillin. In a mouse peritonitis model, M21 reduced bacterial load irrespective of administration of ampicillin. In a bacteremia model, combinatorial treatment consisting of ampicillin or ceftazidime and M21 increased the survival rate of mice and reduced cytokine abundance, suggesting the suppression of antibiotic-induced virulence by M21. Different from traditional antibiotic adjuvants, an antivirulence agent may not synergistically inhibit bacterial growth in vitro, but effectively benefit the host in vivo. Collectively, our findings from this study demonstrated the benefits of antivirulence–antibiotic combinatorial treatment against S. aureus infections and provide a new perspective on the development of antibiotic adjuvants.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».