Exploring the Potential of Antisense Technologies to Enhance Traditional Antifungal Treatments for Candida albicans Biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Biofilm-related infections present critical challenges in the context of medical implantable devices, often necessitating the removal of these life-saving devices. Among these infections, Candida albicans biofilms are particularly prevalent and are often addressed with Caspofungin, a fungicidal echinocandin. However, prevailing antifungal treatments exhibit limited efficacy against biofilms due to their intricate structure and the emergence of antifungal resistance. The recent advancement of antisense therapy offers a promising avenue to augment the effectiveness of anti-biofilm treatments. Targeting EFG1, a key transcription regulator in C. albicans, anti-EFG1 2′-OMethylRNA can increase membrane permeability while reducing antifungal properties. As such, there could be therapeutic benefits in leveraging anti-EFG1 2′-OMethylRNA to amplify the fungicidal properties of echinocandins. Our study aims to assess the viability of cells subjected to individual and combined treatment modalities. Employing an in vivo benchtop biofilm model, we aim to investigate the efficacy of Caspofungin and anti-EFG1 2′-OMethylRNA, both independently and in combination. By evaluating their impact on biofilm growth, cellular viability, and gene and protein expressions (transcriptome), we seek to ascertain and explore the potential synergistic effects of this combinatorial therapeutic approach. Investigating the combination of antisense and Caspofungin therapy presents a promising direction toward the more effective treatment of biofilm-related infections on medical implantables. Furthermore, the results of this study may present promising opportunities for the future use of antisense technology in more efficacious treatment and novel therapeutic approaches to other illnesses.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».