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Enregistrement W7115815508

ANTIBIOTIC DISCOVERY AND INFECTION TREATMENT AND PREVENTION

2024· dissertation· en· W7115815508 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntibioticsTeichoic acidAntibiotic resistancePenicillinStaphylococcus aureusAntimicrobial
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As antimicrobial resistance proliferates, standard treatments for bacterial infections are rendered ineffective. There is therefore a need to both prevent infections and develop new treatment options. This need is especially urgent for priority pathogens like methicillin-resistant strains of Staphylococcus aureus (MRSA). Developing new antibiotics is difficult for a variety of reasons, including virulence traits like the formation of biofilms, surface-associated bacterial communities that are less susceptible to antibiotics. Here we used biofilms to our advantage, since their formation is stimulated when bacteria are exposed to sub-lethal concentrations of antibiotics, allowing us to screen for compounds with antimicrobial activity that would be missed with traditional methods. Using this approach, we identified the anti-inflammatory compound BAY 11-7082 as an antibiotic. We showed that it inhibits growth of priority pathogens including MRSA and provide evidence to suggest it has a novel (and potentially multifaceted) mechanism. We also found it re-sensitizes MRSA to inexpensive and readily available β-lactam antibiotics like penicillin G. This finding was of particular interest since using antibiotic adjuvants in combination with existing antibiotics provides a promising and complementary strategy to antibiotic discovery. We showed that wall teichoic acids, polymer chains anchored to the S. aureus cell wall, were required for sensitization to occur; however, unlike existing adjuvants, BAY 11-7082 did not appear to impact cell morphology or division, suggesting it instead targets a factor of β-lactam resistance that may be less well understood. Lastly, we examined the impact of common surgical antiseptics on bacterial growth and biofilm formation, with a goal of preventing infections following joint replacement. We found these solutions to be effective; however, it is important to define the concentrations at which they inhibit microbial growth in vivo, since sub-lethal concentrations stimulate biofilm formation. Taken together, the findings in this thesis bolster our understanding of how to reduce and treat resistant infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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