Synergy between Human Peptide LL-37 and Polymyxin B against Planktonic and Biofilm Cells of Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
The rise in antimicrobial resistant bacteria is limiting the number of effective treatments for bacterial infections. Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa are two of the pathogens with the highest prevalence of resistance, and with the greatest need for new antimicrobial agents. Combinations of antimicrobial peptides (AMPs) and antibiotics that display synergistic effects have been shown to be an effective strategy in the development of novel therapeutic agents. In this study, we investigated the synergy between the AMP LL-37 and various classes of antibiotics against E. coli and P. aeruginosa strains. Of the six antibiotics tested (ampicillin, tetracycline, ciprofloxacin, gentamicin, aztreonam, and polymyxin B (PMB)), LL-37 displayed the strongest synergy against E. coli MG1655 and P. aeruginosa PAO1 laboratory strains when combined with PMB. Given the strong synergy, the PMB + LL-37 combination was chosen for further examination where it demonstrated synergy against multidrug-resistant and clinical E. coli isolates. Synergy of PMB + LL-37 towards clinical isolates of P. aeruginosa varied and showed synergistic, additive, or indifferent effects. The PMB + LL-37 combination treatment showed significant prevention of biofilm formation as well as eradication of pre-grown E. coli and P. aeruginosa biofilms. Using the Galleria mellonella wax worm model, we showed that the PMB + LL-37 combination treatment retained its antibacterial capacities in vivo. Flow analyses were performed to characterize the mode of action. The results of the present study provide proof of principle for the synergistic response between LL-37 and PMB and give novel insights into a promising new antimicrobial combination against gram-negative planktonic and biofilm cells.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».