Evaluation of Azithromycin-Bicarbonate against Multidrug-Resistant Pathogens in Topical Murine Models of Infection
Notice bibliographique
Résumé
Multidrug-resistant pulmonary infections pose significant therapeutic challenges as treatment options continue to dwindle in the face of rising antimicrobial resistance. Similar challenges arise in the management of wound infections such as those resulting from burn and blast injuries, where resistant pathogens severely limit treatment options. These wounds are further complicated by high microbial loads that exacerbate tissue damage, delay healing, and increase the risk of systemic infection. The escalating threat of antimicrobial resistance highlights the urgent need for innovative therapeutic strategies. This study evaluates the therapeutic potential of a novel topical formulation, azithromycin-bicarbonate (AZM-BIC), for addressing drug-resistant infections in both pulmonary and wound settings. Using murine models of infection in bicarbonate-depleted environments, including lung, blast injury, and burn wound models, topical administration of AZM-BIC enabled the localized delivery of therapeutic concentrations of bicarbonate. In the pulmonary model, AZM-BIC significantly reduced the bacterial burden. In vitro and ex vivo studies revealed AZM-BIC's ability to inhibit biofilm formation, a critical factor in managing chronic infections. In wound infection models, AZM-BIC reduced the bacterial burden and enhanced wound healing. These findings establish AZM-BIC as a promising therapeutic approach, offering a targeted, effective solution for pulmonary infection management and wound care amid the growing threat of antimicrobial resistance. Furthermore, given that azithromycin is a well-established antibiotic and bicarbonate is a physiological component that is safe and well-tolerated, AZM-BIC represents a readily translatable strategy for clinical implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».