Validated Preclinical Murine Model for Therapeutic Testing against Multidrug Resistant <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rise in infections caused by antibiotic resistant bacteria is outpacing the development of new antibiotics. The ESKAPE pathogens ( Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa , and Enterobacter species) are a group of clinically important bacteria that have developed resistance to multiple antibiotics and are commonly referred to as multidrug resistant (MDR). The medical and research communities have recognized that without new antimicrobials, infections by MDR bacteria will soon become a leading cause of morbidity and mortality. Therefore, there is an ever growing need to expedite the development of novel antimicrobials to combat these infections. Toward this end, we set out to refine an existing murine model of pulmonary Pseudomonas aeruginosa infection to generate a robust preclinical tool that can be used to rapidly and accurately predict novel antimicrobial efficacy. This refinement was achieved by characterizing the virulence of a panel of genetically diverse MDR P. aeruginosa strains in this model, both by LD 50 analysis and natural history studies. Further, we defined two antibiotic regimens (aztreonam and amikacin) that can be used a comparators during the future evaluation of novel antimicrobials, and validated that the model can effectively differentiate between successful and unsuccessful treatment as predicted by in vitro inhibitory data. This validated model represents an important tool in our arsenal to develop new therapies to combat MDR P. aeruginosa , with the ability to provide rapid preclinical evaluation of novel antimicrobials that can also serve to support data from clinical studies during the investigational drug development process.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».