Phage Therapy for Management of Multi-drug Resistance: Unleashing Nature’s Tiny Warriors to Combat Bacterial Infections
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of multi-drug resistant (MDR) bacterial strains renders conventional antibiotics in¬effective, thus, bacteriophages are gaining popularity as attractive solutions for bacterial infections through phage therapy. This mini-review provides an overview of the diverse approaches in administering phage therapy, the development of phage therapy techniques, and its prospects and challenges for future clinical applications in treating MDR bacterial infections. Selected journal articles derived from several databases were screened using the Cochrane Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale to ensure the relia¬bility of the sources of literature. Several studies demonstrated that the success of phage therapy against the various MDR bacteria primarily depends on selecting an appropriate bacteriophage because of its high specificity in its host range. Recent advances in phage therapy include efficient strategies for isolation and characterization, genetic modification, phage formulation, therapeutic approaches, and clinical trials. While there is promise in employing phage-antibiotic synergy in managing MDR infections, gaps in the bacterio¬phage selection, resistance development, and pharmacokinetics must be addressed to apply phage therapy on a larger scale. Future research is most likely geared to focus on genetically engineering bacteriophages to overcome these limitations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».