SER-109: An Oral Investigational Microbiome Therapeutic for Patients with Recurrent Clostridioides difficile Infection (rCDI)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clostridioides difficile infection (CDI) is classified as an urgent health threat by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), and affects nearly 500,000 Americans annually. Approximately 20−25% of patients with a primary infection experience a recurrence, and the risk of recurrence increases with subsequent episodes to greater than 40%. The leading risk factor for CDI is broad-spectrum antibiotics, which leads to a loss of microbial diversity and impaired colonization resistance. Current FDA-approved CDI treatment strategies target toxin or toxin-producing bacteria, but do not address microbiome disruption, which is key to the pathogenesis of recurrent CDI. Fecal microbiota transplantation (FMT) reduces the risk of recurrent CDI through the restoration of microbial diversity. However, FDA safety alerts describing hospitalizations and deaths related to pathogen transmission have raised safety concerns with the use of unregulated and unstandardized donor-derived products. SER-109 is an investigational oral microbiome therapeutic composed of purified spore-forming Firmicutes. SER-109 was superior to a placebo in reducing CDI recurrence at Week 8 (12% vs. 40%, respectively; p < 0.001) in adults with a history of recurrent CDI with a favorable observed safety profile. Here, we discuss the role of the microbiome in CDI pathogenesis and the clinical development of SER-109, including its rigorous manufacturing process, which mitigates the risk of pathogen transmission. Additionally, we discuss compositional and functional changes in the gastrointestinal microbiome in patients with recurrent CDI following treatment with SER-109 that are critical to a sustained clinical response.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle