Phage‐Antibiotic Combinations for <i>Pseudomonas</i> : Successes in the Clinic and In Vitro Tenuously Connected
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance challenges researchers to innovate strategies to enhance the effectiveness of our existing antibiotics. Bacteriophage (phage, bacterial virus)-antibiotic combinations present a promising synergistic approach, particularly for drug-resistant infections such as those caused by Pseudomonas aeruginosa. This approach offers many advantages: enhanced bacterial killing (both planktonic and biofilm), eliminating persister cells, re-sensitization to drugs, and inhibiting resistance spread by targeting plasmids encoding resistant genes. Interestingly, even phages traditionally excluded from therapy - those capable of entering dormancy in the bacterial host - exhibit unique, potent synergy with antibiotics. Despite these clear in vitro benefits and the comparatively strong performance of phage antibiotic combinations in the clinic, translating in vitro efficacy to patient outcomes remain challenging. The lack of standardized metrics for measuring phage-antibiotic interaction complicates cross-study comparisons. In many instances, it is also difficult to translate these in vitro findings to clinically relevant metrics - for example, increased progeny size in vitro is unlikely to contribute meaningfully to treatment success. Addressing these gaps will allow us to fully harness the potential of phage-antibiotic combinations and bridge the disconnect between in vitro results and clinical success.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».