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Enregistrement W4390113256 · doi:10.3389/fcimb.2023.1293633

Antibiotic adjuvants: synergistic tool to combat multi-drug resistant pathogens

2023· article· en· W4390113256 sur OpenAlexaff
Vikram Kumar, Nusrath Yasmeen, Aishwarya Pandey, Anis Ahmad Chaudhary, Abdullah S. Alawam, Hassan A. Rudayni, Asimul Islam, Sudarshan Singh Lakhawat, Pushpender Kumar Sharma, Mohammad Shahid

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAmity Institute of Biotechnology, Amity UniversityAl-Imam Muhammad Ibn Saud Islamic UniversityAmity University
Mots-clésAntibioticsEffluxAntibiotic resistanceMicrobiologyDrug resistanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of multi-drug resistant (MDR) pathogens poses a significant challenge to the field of infectious disease treatment. To overcome this problem, novel strategies are being explored to enhance the effectiveness of antibiotics. Antibiotic adjuvants have emerged as a promising approach to combat MDR pathogens by acting synergistically with antibiotics. This review focuses on the role of antibiotic adjuvants as a synergistic tool in the fight against MDR pathogens. Adjuvants refer to compounds or agents that enhance the activity of antibiotics, either by potentiating their effects or by targeting the mechanisms of antibiotic resistance. The utilization of antibiotic adjuvants offers several advantages. Firstly, they can restore the effectiveness of existing antibiotics against resistant strains. Adjuvants can inhibit the mechanisms that confer resistance, making the pathogens susceptible to the action of antibiotics. Secondly, adjuvants can enhance the activity of antibiotics by improving their penetration into bacterial cells, increasing their stability, or inhibiting efflux pumps that expel antibiotics from bacterial cells. Various types of antibiotic adjuvants have been investigated, including efflux pump inhibitors, resistance-modifying agents, and compounds that disrupt bacterial biofilms. These adjuvants can act synergistically with antibiotics, resulting in increased antibacterial activity and overcoming resistance mechanisms. In conclusion, antibiotic adjuvants have the potential to revolutionize the treatment of MDR pathogens. By enhancing the efficacy of antibiotics, adjuvants offer a promising strategy to combat the growing threat of antibiotic resistance. Further research and development in this field are crucial to harness the full potential of antibiotic adjuvants and bring them closer to clinical application.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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