La domesticazione nella relazione di cura: un concetto critico per analizzare ‘la perturbante’

La domesticazione nella relazione di cura: un concetto critico per analizzare ‘la perturbante

RsaI, a multifaceted regulatory RNA, modulates the metabolism of the opportunistic pathogen Staphylococcus aureus RsaI, un ARN régulateur aux multiples facettes, module le métabolisme du pathogène opportuniste Staphylococcus aureus

Staphylococcus aureus est une bactérie commensale retrouvée chez environ 30 % des individus sains dont elle colonise la peau et la muqueuse nasale. Cependant, c’est également une bactérie pathogène opportuniste responsable d’infections diverses telles que orgelet, ostéomyélite, endocardite, ou encore septicémie en envahissant un grand nombre de tissus et d’organes. Cette bactérie est capable de s’adapter à des conditions hostiles et variées, telles que carence nutritive et stress osmotique, oxydant, ou thermique, ainsi qu’à la réponse immunitaire de l’hôte, car elle produit une grande diversité de facteurs de virulence. La synthèse de ces facteurs est finement régulée par des protéines et des ARN régulateurs majoritairement non codants, souvent désignés par l’abréviation sARN (dérivée de l’anglais, small RNA). Les facteurs de transcription et les systèmes à deux composants contrôlent l’expression des gènes impliqués non seulement dans le métabolisme, mais aussi dans la réponse au stress et la virulence [1]. Par exemple, la protéine du contrôle catabolique (carbon catabolite control protein A, CcpA) a un rôle essentiel dans le choix de la source carbonée en régulant le métabolisme central de la bactérie ainsi que la virulence [2, 3]. CcpA se fixe à une séquence promotrice spécifique appelée cre (catabolite-responsive element), qui est très conservée chez les bactéries à Gram positif [2]. Quant aux sARN, ils interagissent principalement avec leurs ARN messagers (ARNm) cibles. L’hybridation peut conduire à la stabilisation/déstabilisation de l’ARNm ou à l’activation/répression de sa traduction [4]. Nous avons montré que la transcription du sARN RsaI (RNA Staphylococcus aureus I) est réprimée par CcpA en présence de glucose [5]. L’induction de la synthèse de RsaI signale que la concentration en glucose diminue dans le milieu extracellulaire et que la croissance des bactéries est ralentie. En interagissant avec ses ARNm cibles ou d’autres sARN, il permet à la population bactérienne de modifier son métabolisme lorsque la source carbonée primaire est consommée

egc Superantigens Impair Monocytes/Macrophages Inducing Cell Death and Inefficient Activation

Bacterial superantigens (SAgs) are enterotoxins that bind to MHC-II and TCR molecules, activating as much as 20% of the T cell population and promoting a cytokine storm which enhances susceptibility to endotoxic shock, causing immunosuppression, and hindering the immune response against bacterial infection. Since monocytes/macrophages are one of the first cells SAgs find in infected host and considering the effect these cells have on directing the immune response, here, we investigated the effect of four non-classical SAgs of the staphylococcal egc operon, namely, SEG, SEI, SEO, and SEM on monocytic–macrophagic cells, in the absence of T cells. We also analyzed the molecular targets on APCs which could mediate SAg effects. We found that egc SAgs depleted the pool of innate immune effector cells and induced an inefficient activation of monocytic–macrophagic cells, driving the immune response to an impaired proinflammatory profile, which could be mediated directly or indirectly by interactions with MHC class II. In addition, performing surface plasmon resonance assays, we demonstrated that non-classical SAgs bind the gp130 molecule, which is also present in the monocytic cell surface, among other cells.Fil: Noli Truant, Sofia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: de Marzi, Mauricio Cesar. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; Argentina. Universidad Nacional de Luján; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Sarratea, Maria Belén. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: Antonoglou, María Belén. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: Meo, Ana Patricia. Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Hospital General de Agudos "Ramos Mejía"; ArgentinaFil: Iannantuono López, Laura Valeria. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: Fernández Lynch, María Julieta. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: Todone, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Malchiodi, Emilio Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; ArgentinaFil: Fernández, Marisa Mariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Microbiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Instituto de Estudios de la Inmunidad Humoral Prof. Ricardo A. Margni; Argentin

Identificación y descripción epidemiológica de artículos de revisión de efectos adversos en la atención sanitaria publicados en idioma español

Antecedentes: Las revisiones sistemáticas de la literatura científica constituyen una importante fuente de evidencia para la toma de decisiones en medicina particularmente al momento de contemplar posibles efectos adversos (EA) de las intervenciones. Estudios anteriores han caracterizado epidemiológicamente artículos de revisión publicados sin utilizar restricción alguna de idioma o limitándose al inglés, mientras que no sonabundantes los estudios de revisiones escritos en español.Objetivos: Identificar artículos de revisión de efectos adversos en la atención sanitaria publicados en idioma español y describirlos epidemiológicamente.Métodos: Se realizó una búsqueda en MEDLINE, BVS y DARE utilizando estrategias que incluían términos afines a “efecto adverso” y “revisión”, para el período 2010-2014 e idioma español. De los artículos recuperados se registraron características relevantes, calcularon frecuencias y se analizó homogeneidad. Resultados: Se recuperaron 62 revisiones narrativas (RN) y 29 revisiones sistemáticas/metaanálisis (RS/MA). La palabra “Revisión” en el título fue empleada en 16,1% de RN y en 89,6% de RS/MA (p&lt;0,0001).  En el 76,9% de las revisiones, estudiar los EA no fue el principal objetivo y en el 68,1% la intervención fue farmacológica. El número de autores fue mayor en las RS/MA que en las RN (p=0,0371).Discusión: Se considera insuficiente el número de revisiones de EA recuperados en español. Dado que las RS/MA, al estar elaboradas con rigor metodológico, aportan evidencia confiable para la toma de decisiones en la práctica clínica, su escaso número no favorece la actualización de los profesionales de habla hispana.</p

Artificial intelligence for neurodegenerative experimental models

INTRODUCTION: Experimental models are essential tools in neurodegenerative disease research. However, the translation of insights and drugs discovered in model systems has proven immensely challenging, marred by high failure rates in human clinical trials. METHODS: Here we review the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in experimental medicine for dementia research. RESULTS: Considering the specific challenges of reproducibility and translation between other species or model systems and human biology in preclinical dementia research, we highlight best practices and resources that can be leveraged to quantify and evaluate translatability. We then evaluate how AI and ML approaches could be applied to enhance both cross-model reproducibility and translation to human biology, while sustaining biological interpretability. DISCUSSION: AI and ML approaches in experimental medicine remain in their infancy. However, they have great potential to strengthen preclinical research and translation if based upon adequate, robust, and reproducible experimental data. Highlights: There are increasing applications of AI in experimental medicine. We identified issues in reproducibility, cross-species translation, and data curation in the field. Our review highlights data resources and AI approaches as solutions. Multi-omics analysis with AI offers exciting future possibilities in drug discovery.</p

Artificial intelligence for neurodegenerative experimental models

INTRODUCTION: Experimental models are essential tools in neurodegenerative disease research. However, the translation of insights and drugs discovered in model systems has proven immensely challenging, marred by high failure rates in human clinical trials. METHODS: Here we review the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in experimental medicine for dementia research. RESULTS: Considering the specific challenges of reproducibility and translation between other species or model systems and human biology in preclinical dementia research, we highlight best practices and resources that can be leveraged to quantify and evaluate translatability. We then evaluate how AI and ML approaches could be applied to enhance both cross-model reproducibility and translation to human biology, while sustaining biological interpretability. DISCUSSION: AI and ML approaches in experimental medicine remain in their infancy. However, they have great potential to strengthen preclinical research and translation if based upon adequate, robust, and reproducible experimental data. HIGHLIGHTS: There are increasing applications of AI in experimental medicine. We identified issues in reproducibility, cross-species translation, and data curation in the field. Our review highlights data resources and AI approaches as solutions. Multi-omics analysis with AI offers exciting future possibilities in drug discovery

Artificial intelligence for dementia genetics and omics

Genetics and omics studies of Alzheimer's disease and other dementia subtypes enhance our understanding of underlying mechanisms and pathways that can be targeted. We identified key remaining challenges: First, can we enhance genetic studies to address missing heritability? Can we identify reproducible omics signatures that differentiate between dementia subtypes? Can high-dimensional omics data identify improved biomarkers? How can genetics inform our understanding of causal status of dementia risk factors? And which biological processes are altered by dementia-related genetic variation? Artificial intelligence (AI) and machine learning approaches give us powerful new tools in helping us to tackle these challenges, and we review possible solutions and examples of best practice. However, their limitations also need to be considered, as well as the need for coordinated multidisciplinary research and diverse deeply phenotyped cohorts. Ultimately AI approaches improve our ability to interrogate genetics and omics data for precision dementia medicine

Broad betacoronavirus neutralization by a stem helix–specific human antibody

The spillovers of betacoronaviruses in humans and the emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants highlight the need for broad coronavirus countermeasures. We describe five monoclonal antibodies (mAbs) cross-reacting with the stem helix of multiple betacoronavirus spike glycoproteins isolated from COVID-19 convalescent individuals. Using structural and functional studies, we show that the mAb with the greatest breadth (S2P6) neutralizes pseudotyped viruses from three different subgenera through the inhibition of membrane fusion, and we delineate the molecular basis for its cross-reactivity. S2P6 reduces viral burden in hamsters challenged with SARS-CoV-2 through viral neutralization and Fc-mediated effector functions. Stem helix antibodies are rare, oftentimes of narrow specificity, and can acquire neutralization breadth through somatic mutations. These data provide a framework for structure-guided design of pan-betacoronavirus vaccines eliciting broad protection