Co-regulation of biofilm formation and antimicrobial resistance in Acinetobacter baumannii: from mechanisms to therapeutic strategies
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, multidrug-resistant Acinetobacter baumannii has emerged globally as a major threat to the healthcare system. It is now listed by the World Health Organization as a priority one for the need of new therapeutic agents. A. baumannii has the capacity to develop robust biofilms on biotic and abiotic surfaces. Biofilm development allows these bacteria to resist various environmental stressors, including antibiotics and lack of nutrients or water, which in turn allows the persistence of A. baumannii in the hospital environment and further outbreaks. Investigation into therapeutic alternatives that will act on both biofilm formation and antimicrobial resistance (AMR) is sorely needed. The aim of the present review is to critically discuss the various mechanisms by which AMR and biofilm formation may be co-regulated in A. baumannii in an attempt to shed light on paths towards novel therapeutic opportunities. After discussing the clinical importance of A. baumannii, this critical review highlights biofilm-formation genes that may be associated with the co-regulation of AMR. Particularly worthy of consideration are genes regulating the quorum sensing system AbaI/AbaR, AbOmpA (OmpA protein), Bap (biofilm-associated protein), the two-component regulatory system BfmRS, the PER-1 β-lactamase, EpsA, and PTK. Finally, this review discusses ongoing experimental therapeutic strategies to fight A. baumannii infections, namely vaccine development, quorum sensing interference, nanoparticles, metal ions, natural products, antimicrobial peptides, and phage therapy. A better understanding of the mechanisms that co-regulate biofilm formation and AMR will help identify new therapeutic targets, as combined approaches may confer synergistic benefits for effective and safer treatments.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».