The evolution of antibiotic resistance in an incurable and ultimately fatal infection
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: The processes by which pathogens evolve within a host dictate the efficacy of treatment strategies designed to slow antibiotic resistance evolution and influence population-wide resistance levels. The aim of this study is to describe the underlying genetic and phenotypic changes leading to antibiotic resistance within a patient who died as resistance evolved to available antibiotics. We assess whether robust patterns of collateral sensitivity and response to combinations existed that might have been leveraged to improve therapy. Methodology: , and systematically measured changes in resistance against five of the most relevant drugs considered for treatment. Results: mutations and plasmid loss events, without acquisition of foreign genetic material via horizontal gene transfer. The nine isolates fall into three genetically distinct lineages, with early evolutionary trajectories being supplanted by previously unobserved multi-step evolutionary trajectories. Importantly, although the population evolved resistance to all the antibiotics used to treat the infection, no single isolate was resistant to all antibiotics. Evidence of collateral sensitivity and response to combinations therapy revealed inconsistent patterns across this diversifying population. Conclusions: Translating antibiotic resistance management strategies from theoretical and laboratory data to clinical situations, such as this, will require managing diverse population with unpredictable resistance trajectories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».