Secreted Metabolites from Pseudomonas, Staphylococcus, and Borrelia Biofilm: Modulation of Immunogenicity by a Nutraceutical Enzyme and Botanical Blend
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biofilms are hardy, adaptable colonies, evading immune recognition while triggering and sustaining inflammation. The goals for this study were to present a method for testing the immunogenicity of secreted metabolites from pathogenic biofilm and to document whether biofilm treated with a nutraceutical enzyme and botanical blend (NEBB) showed evidence of reprogrammed bacterial metabolism, potentially becoming more recognizable to the immune system. We screened immune-modulating properties of metabolites from established biofilm from Pseudomonas aeruginosa (Pa), Stapholycoccus simulans (Ss), and Borrelia burgdorferi (Bb). Secreted metabolites significantly increased the cytokine production by human peripheral blood mononuclear cells, including Interleukin-1-beta (IL-1β), Interleukin-6 (IL-6), macrophage inflammatory protein-1-alpha (MIP-1α), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), interleukin-1 receptor antagonist (IL-1ra), and interleukin-10 (IL-10). Pa metabolites triggered the most robust increase in IL-1β, whereas Bb metabolites triggered the most robust increase in IL-10. NEBB-disrupted biofilm produced metabolites triggering altered immune modulation compared to metabolites from untreated biofilm. Metabolites from NEBB-disrupted biofilm triggered increased MIP-1α levels and reduced IL-10 levels, suggesting a reduced ability to suppress the recruitment of phagocytes compared to untreated biofilm. The results suggest that nutraceutical biofilm disruption offers strategies for inflammation management in chronic infectious illnesses. Further clinical studies are warranted to evaluate clinical correlations in infected human hosts.
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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) | 0,000 | 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 ».