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DOI: 10.3791/67210-v
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
This study aims to optimize Galleria mellonella infection models for preclinical antimicrobial assessments. By standardizing the framework, the researchers seek to enhance the reliability of these models and reduce the chance of ineffective compounds entering clinical trials.
Cette étude présente un cadre normalisé pour l’optimisation des modèles d’infection à G. mellonella en vue de leur utilisation dans l’évaluation préclinique des antimicrobiens. L’application d’un modèle de G. mellonella dans le cadre d’un pipeline de développement préclinique d’antimicrobiens pourrait réduire le nombre de composés inefficaces progressant vers les essais cliniques.
Notre laboratoire cherche à comprendre comment les bactéries détectent et réagissent à l’environnement dans les voies respiratoires humaines. Nous caractérisons l’environnement des voies respiratoires et utilisons les informations obtenues dans la conception de nouveaux modèles pour l’étude de la physiologie bactérienne lors d’une infection des voies respiratoires et dans l’identification de nouveaux agents antimicrobiens. Les thérapies par modulateur de CFTR ont considérablement amélioré la fonction pulmonaire et la qualité de vie des personnes atteintes de fibrose kystique.
Cette amélioration peut entraîner des changements dans l’expression bactérienne et les facteurs impliqués à la fois dans la virulence et la résistance aux antimicrobiens, ce qui peut poser des défis dans l’adaptation des modèles d’infection précliniques actuels. Le développement de modèles de culture cellulaire robustes a été accéléré grâce à l’utilisation de cultures de cellules épithéliales à interface air-liquide, qui étaient disponibles à la fois dans les variantes de la fibrose kystique et des variantes non fibro-kystiques. Dans le même temps, l’utilisation d’approches à haut débit comme la transcriptomique pour comprendre la physiologie bactérienne dans des conditions liées à l’infection nous a aidés à comprendre si les modèles récapitulent les scénarios d’infection.
La mise au point de nouveaux agents antimicrobiens pour traiter les infections respiratoires chroniques est un défi. La plupart des processus précliniques de dépistage de médicaments ne tiennent pas pleinement compte des défis uniques liés au traitement des infections dans l’environnement complexe et difficile d’accès du poumon infecté de manière chronique. Nous travaillons avec un réseau de collaborateurs pour tenter de normaliser un cadre préclinique pour le développement de nouveaux agents antimicrobiens pour le traitement des infections respiratoires chroniques.
Notre objectif est d’utiliser les modèles générés pour accélérer la découverte de médicaments et pour mieux comprendre la pathogenèse microbienne dans un environnement des voies respiratoires.
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