Overcoming Barriers to Preventing and Treating P. aeruginosa Infections Using AAV Vectored Immunoprophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a bacterial pathogen of global concern and is responsible for 10–15% of nosocomial infections worldwide. This opportunistic bacterial pathogen is known to cause serious complications in immunocompromised patients and is notably the leading cause of morbidity and mortality in patients suffering from cystic fibrosis. Currently, the only line of defense against P. aeruginosa infections is antibiotic treatment. Due to the acquired and adaptive resistance mechanisms of this pathogen, the prevalence of multidrug resistant P. aeruginosa strains has increased, presenting a major problem in healthcare settings. To date, there are no approved licensed vaccines to protect against P. aeruginosa infections, prompting the urgent need alternative treatment options. An alternative to traditional vaccines is vectored immunoprophylaxis (VIP), which utilizes a safe and effective adeno-associated virus (AAV) gene therapy vector to produce sustained levels of therapeutic monoclonal antibodies (mAbs) in vivo from a single intramuscular injection. In this review, we will provide an overview of P. aeruginosa biology and key mechanisms of pathogenesis, discuss current and emerging treatment strategies for P. aeruginosa infections and highlight AAV-VIP as a promising novel therapeutic platform.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».