Targeting Bacterial Secretion Systems: Benefits of Disarmament in the Microcosm
Notice bibliographique
Résumé
Secretion systems are used by many bacterial pathogens for the delivery of virulence factors to the extracellular space or directly into host cells. They are attractive targets for the development of novel anti-virulence drugs as their inactivation would lead to pathogen attenuation or avirulence, followed by clearance of the bacteria by the immune system. This review will present the state of knowledge on the assembly and function of type II, type III and type IV secretion systems in Gram-negative bacteria focusing on insights provided by structural analyses of several key components. The suitability of transcription factors regulating the expression of secretion system components and of ATPases, lytic transglycosylases and protein assembly factors as drug targets will be discussed. Recent progress using innovative in vivo as well as in vitro screening strategies led to a first set of secretion system inhibitors with potential for further development as anti-infectives. The discovery of such inhibitors offers exciting and innovative opportunities to further develop these anti-virulence drugs into monotherapy or in combination with classical antibiotics. Bacterial growth per se would not be inhibited by such drugs so that the selection for mutations causing resistance could be reduced. Secretion system inhibitors may therefore avoid many of the problems associated with classical antibiotics and may constitute a valuable addition to our arsenal for the treatment of bacterial infections.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».