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Record W3186183437 · doi:10.82308/5190

Examining the antibiotic potentiating activity of cranberry-derived proanthocyanidins against β-lactam resistant bacteria

2021· article· en· W3186183437 on OpenAlexfundno aff
Kuan Wei

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2021
Typearticle
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAntibiotic Resistance in Bacteria
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMichael G. DeGroote Institute for Infectious Disease Research, McMaster UniversityChildren's Hospital of Philadelphia
KeywordsAntibioticsBacteriaProanthocyanidinMicrobiologyChemistryCRANBERRY JUICEBiologyBiochemistryPolyphenolGenetics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avant les années 30, les infections bactériennes étaient la principale cause de mortalité chez l’être humain. En effet, les maladies associées aux infections bactériennes, telle que la cellulite infectieuse, la pneumonie ou l’endocardite, présentaient un fort taux de mortalité. Les antibiotiques, médicaments permettant de soigner ces types d’infections, ont été présenté au public. Jusqu’à maintenant, les antibiotiques sont considérés comme l’un des outils les plus efficaces pour lutter contre les infections bactériennes. Cependant, l’émergence de la résistance aux antibiotiques, menaçant sérieusement leur efficacité, représente un lourd fardeau économique et social. Avec une dépense annuelle estimée à environ 65% de la part totale du marché des antibiotiques, les β-lactamines font partie des antibiotiques les plus fréquemment utilisés. Les β-lactamines inhibent la croissance bactérienne en se fixant de manière irréversible sur les protéines de liaison aux pénicillines (PLPs), protéines essentielles dans la synthèse de la paroi cellulaire bactérienne. La résistance à ces antibiotiques est une sérieuse menace pour la santé publique. Deux mécanismes majeurs sont associés à la résistance aux β-lactamines : la production de β-lactamases et l’acquisition de la transpeptidase altérée PBP2a. Les β-lactamases sont des enzymes qui dégradent la structure fonctionnelle des β-lactamines, inactivant ainsi leurs fonctions antimicrobiennes. PBP2a est une PLP altérée qui possède une faible affinité pour les β-lactamines. L’acquisition d’un de ces mécanismes de résistance nécessite des quantités plus importantes d’antibiotiques pour tuer ces bactéries de manière efficace. Il est donc urgent de trouver des solutions pour faire face à l’émergence des résistances aux antibiotiques et de limiter ainsi leur propagation.Cette thèse met en évidence que les polyphénols naturels - les proanthocyanidines dérivées de la canneberge (cPAC) - peuvent être utilisées comme potentiateur d’antibiotiques contre des bactéries résistantes aux β-lactamines. Nous avons démontré que les cPAC peuvent significativement potentialiser certaines β-lactamines contre des Entérobactéries résistantes à ces dernières, mais également des souches d’Escherichia coli produisant des β-lactamases à spectre étendu ou bien des metallo-β-lactamases. En mesurant l’activité des β-lactamases in vitro avec les tests de nitrocéfine, nous avons mis en évidence que dans certains cas la potentialisation était associée à l’activité inhibitrice des cPAC sur les β-lactamases. Nous avons également montré que les cPAC peuvent fortement diminuer la concentration en oxacilline et carbénicilline requise pour inhiber la croissance de Staphylococcus aureus résistant à la méticilline. En introduisant le gène mecA codant pour PBP2a chez une souche de S. aureus sensible à la méticilline, nous avons pu montrer que les cPAC interfèrent avec le mécanisme de résistance conféré par PBP2a. Ces découvertes démontrent le potentiel des cPAC pour vaincre la résistance aux β-lactamines, ce qui motive encore davantage la valorisation des cPAC dans le milieu médical

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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