Radioimmunotherapy combating biofilm-associated infection in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Background Addressing prosthetic joint infections poses a significant challenge within orthopedic surgery, marked by elevated morbidity and mortality rates. The presence of biofilms and infections attributed to Staphylococcus aureus (S. aureus) further complicates the scenario. Objective To investigate the potential of radioimmunotherapy as an innovative intervention to tackle biofilm-associated infections. Methods Our methodology involved employing specific monoclonal antibodies 4497-IgG1, designed for targeting wall teichoic acids found on S. aureus and its biofilm. These antibodies were linked with radionuclides actinium-225 (225Ac) and lutetium-177 (177Lu) using DOTA as a chelator. Following this, we evaluated the susceptibility of S. aureus and its biofilm to radioimmunotherapy in vitro, assessing bacterial viability and metabolic activity via colony-forming unit enumeration and xylenol tetrazolium assays. Results Both [225Ac]4497-IgG1 and [177Lu]4497-IgG1 exhibited a noteworthy dose-dependent reduction in S. aureus in planktonic cultures and biofilms over a 96-h exposure period, compared to non-specific antibody control groups. Specifically, doses of 7.4 kBq and 7.4 MBq of [225Ac]4497-IgG1 and [177Lu]4497-IgG1 resulted in a four-log reduction in planktonic bacterial counts. Within biofilms, 14.8 kBq of [225Ac]4497-IgG1 and 14.8 Mbq [177Lu]4497-IgG1 led to reductions of two and four logs, respectively. Conclusion Our findings underscore the effectiveness of [225Ac]4497-IgG1 and [177Lu]4497-IgG1 antibodies in exerting dose-dependent bactericidal effects against planktonic S. aureus and biofilms in vitro. This suggests that radioimmunotherapy might serve as a promising targeted treatment approach for combating S. aureus and its biofilm.
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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 | 0,000 |
| 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 ».