Combinatory Use of hLF(1-11), a Synthetic Peptide Derived from Human Lactoferrin, and Fluconazole/Amphotericin B against Malassezia furfur Reveals a Synergistic/Additive Antifungal Effect
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The increasing resistance of Malassezia yeasts against commonly used antifungal drugs dictates the need for novel antifungal compounds. Human lactoferrin-based peptides show a broad spectrum of antimicrobial activities. Various assays were performed to find the optimal growth conditions of the yeasts and to assess cell viability, using media with low lipid content to avoid peptide binding to medium components. Methods: In the current study, we tested the antimicrobial susceptibility of 30 strains of M. furfur that cover the known IGS1 genotypic variation. Results: hLF(1-11) inhibited the growth of all species tested, resulting in minimum inhibitory concentrations (MIC) values ranging from 12.5 to 100 μg/mL. In the combinatory tests, the majority of fractional inhibitory concentration indexes (FIC) for the tested strains of M. furfur were up to 1.0, showing that there is a synergistic or additive effect on the efficacy of the antifungal drugs when used in combination with hLF(1-11). Conclusion: Results showed that hLF(1-11) could be combined with fluconazole or amphotericin for the antimicrobial treatment of resistant strains, enhancing the potency of these antifungal drugs, resulting in an improved outcome for the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».