Quorum sensing mechanisms in Pseudomonas aeruginosa biofilm formation on medical devices
Notice bibliographique
Résumé
What enables Pseudomonas aeruginosa to colonize medical devices so effectively, and can disrupting its communication network prevent biofilm-related infections? This research examined quorum sensing (QS) pathways—specifically the las and rhl signaling circuits—that regulate biofilm development on catheter surfaces, prosthetic joint material, and silicone tubing. Bacterial isolates were recovered from device-associated infections at the Boreal University of Ecology Medical Microbiology Laboratory in Thunder Bay, Ontario, between March 2023 and January 2024. Crystal violet staining quantified biofilm biomass at six time points (6, 12, 24, 48, 72, and 96 hours), while acyl-homoserine lactone (AHL) concentrations were measured by liquid chromatography-mass spectrometry. Results showed that silicone tubing supported the highest biofilm biomass (OD570 = 1.93±0.11 at 96 h), followed by catheter (1.71±0.09) and prosthetic joint surfaces (1.52±0.13). AHL levels rose sharply between 12 and 48 hours, paralleling the exponential phase of biofilm accumulation. Targeted knockdown of lasI using antisense peptide nucleic acids reduced biofilm formation by 63.8% on silicone and 57.2% on catheter material. The rhl system showed a secondary but additive effect, with combined las/rhl inhibition achieving up to 78.4% reduction. These findings suggest that QS interference may serve as a viable anti-biofilm strategy for device-related P. aeruginosa infections, especially when both signaling systems are targeted together.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».