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Enregistrement W4414512471 · doi:10.1128/msystems.00751-25

Global proteomic analysis of <i>Cryptococcus neoformans</i> clinical strains reveals significant differences between latent and lethal infection

2025· article· en· W4414512471 sur OpenAlexaff
Jovany J. Betancourt, Jason A. McAlister, Jesenia M. Perez, David B. Meya, Stefani N. Thomas, Jennifer Geddes‐McAlister, Kirsten Nielsen

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésImmune systemImmunosuppressionPathogenDiseaseProteomicsImmunityInfectious disease (medical specialty)Virulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT To predict the outcomes of disseminated fungal disease, a deeper understanding of host-pathogen interactions at the site of infection is needed to identify targets for clinical intervention and diagnostic development. Cryptococcus neoformans is the causative agent of cryptococcosis, the largest infectious killer of individuals living with HIV. Cryptococcal infection begins in the lungs, and loss of immunological control leads to disseminated central nervous system disease and death. Using advanced mass spectrometry-based proteomic techniques, in vivo infection models, and patient-derived clinical strains, we explored the proteomic profiles of C. neoformans infections related to differences in strain virulence. Our findings reveal that non-lethal latent infection produces a proteomic response that differs significantly from the response caused by lethal infections, and that the proteomic profiles of typical and hypervirulent infections are markedly similar despite differences in time-to-death. Overall, the mouse pulmonary proteomic response in latent infection is defined by enrichment of proteins and pathways involved in extracellular matrix organization, cell adhesion, and structural changes, while the lethal infection is dominated by host defense, translation, and metabolic processes. These results provide clinically relevant information on how infections caused by different Cryptococcus strains may produce significantly different outcomes. We also identified abundant fungal proteins that could be future drug targets in latent and lethal cryptococcal infection. IMPORTANCE Cryptococcus neoformans is a fungal pathogen that causes substantial morbidity and mortality in immunocompromised individuals. The initial infection begins in the lungs after exposure to inhaled spores, after which local immune cells respond by either killing or containing the fungal cells. Immunosuppression weakens the immune system and allows fungal cells in the lungs to escape through the circulatory system and invade the central nervous system and cause fatal disease. However, differences between fungal strains influence the severity of disease manifestation. Our group has previously described genetic differences that contribute to strain-specific disease manifestations. In this study, we expanded our analysis to investigate the proteomic differences between strains of C. neoformans to identify candidate proteins and pathways that contribute to disease manifestation. We found that latent infection differs significantly from lethal disease from both the host and pathogen proteomic perspectives and identified several fungal protein targets for future study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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