The long and sinuous road to phage-based therapy of Clostridioides difficile infections
Notice bibliographique
Résumé
With the antibiotic crisis and the rise in antimicrobial resistance worldwide, new therapeutic alternatives are urgently needed. Phage therapy represents one of the most promising alternatives but for some pathogens, such as Clostridioides difficile , important challenges are being faced. The perspective of phage therapy to treat C. difficile infections is complicated by the fact that no strictly lytic phages have been identified so far, and current temperate phages generally have a narrow host range. C. difficile also harbors multiple antiphage mechanisms, and the bacterial genome is often a host of one or multiple prophages that can interfere with lytic phage infection. Nevertheless, due to recent advances in phage host receptor recognition and improvements in genetic tools to manipulate phage genomes, it is now conceivable to genetically engineer C. difficile phages to make them suitable for phage therapy. Other phage-based alternatives such as phage endolysins and phage tail-like bacteriocins (avidocins) are also being investigated but these approaches also have their own limitations and challenges. Last but not least, C. difficile produces spores that are resistant to phage attacks and all current antibiotics, and this complicates therapeutic interventions. This mini-review gives a brief historical overview of phage work that has been carried out in C. difficile , presents recent advances in the field, and addresses the most important challenges that are being faced, with potential solutions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».