Bacteria-responsive drug release platform for the local treatment of bacterial vaginosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bacterial vaginosis (BV) is a common vaginal infection affecting millions of women. Vaginal anaerobic dysbiosis occurs when Lactobacillus spp., the dominant flora in healthy vagina is replaced by certain overgrown anaerobes, resulting in unpleasant symptoms such as vaginal discharge and odor. With a high recurrence rate, BV also severely impacts the overall quality of life of childbearing women by inducing preterm delivery and increasing the risks of pelvic inflammatory disease and sexually transmitted infections. Among various BV-associated bacteria, Gardnerella vaginalis ( G. vaginalis ) has been identified as a primary pathogen since it has been isolated from almost all women carrying BV and exhibits higher virulence potential over other bacteria. When dealing with BV relapse, intravaginal drug delivery systems are superior to conventional oral antibiotic therapies in improving therapeutic efficacy owing to more effective drug dose, reduced drug resistance and minimized side effects such as stomach irritation. Traditional intravaginal drug administration generally involves solids, semi-solids and delivery devices inserted into the vaginal lumen to achieve sustained drug release. However, they are mostly designed for continuous drug release and are not preventative therapies, resulting in severe side effects caused by excess dosing. Stimuli-responsive systems that can release drug only when needed (‘on-demand’) can help diminish these negative side effects. Hence, we developed a bacteria-responsive liposomal platform for the prevention and treatment of BV. This platform demonstrated sustained drug release in the presence of vaginolysin, a toxin secreted specifically by G. vaginalis . We prepared four liposome formulations and evaluated their responsiveness to G. vaginalis . The results demonstrated that the liposome formulations could achieve cumulative drug release ranging from 46.7% to 51.8% over a 3–5 d period in response to G. vaginalis and hardly any drug release in the presence of Lactobacillus crispatus ( L. crispatus ), indicating the high specificity of the system. Overall, the bacteria-responsive drug release platform has great potential, since it will be the first time to realize sustained drug release stimulated by a specific pathogen for BV prevention and treatment. This on-demand therapy can potentially provide relief to the millions of women affected by BV.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».