Raloxifene attenuates Pseudomonas aeruginosa pyocyanin production and virulence
Notice bibliographique
Résumé
There has been growing interest in disrupting bacterial virulence mechanisms as a form of infectious disease control through the use of 'anti-infective' drugs. Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic pathogen noted for its intrinsic antibiotic resistance that causes serious infections requiring new therapeutic options. In this study, an analysis of the P. aeruginosa PAO1 deduced proteome was performed to identify pathogen-associated proteins. A computational screening approach was then used to discover drug repurposing opportunities, i.e. identifying approved drugs that bind and potentially disrupt the pathogen-associated protein targets. The selective oestrogen receptor modulator raloxifene, a drug currently used in the prevention of osteoporosis and/or invasive breast cancer in post-menopausal women, was predicted from this screen to bind P. aeruginosa PhzB2. PhzB2 is involved in production of the blue pigment pyocyanin produced via the phenazine biosynthesis pathway. Pyocyanin is toxic to eukaryotic cells and has been shown to play a role in infection in a mouse model, making it an attractive target for anti-infective drug discovery. Raloxifene was found to strongly attenuate P. aeruginosa virulence in a Caenorhabditis elegans model of infection. Treatment of P. aeruginosa wild-type strains PAO1 and PA14 with raloxifene resulted in a dose-dependent reduction in pyocyanin production in vitro; pyocyanin production and virulence were also reduced for a phzB2 insertion mutant. These results suggest that raloxifene may be suitable for further development as a therapeutic for P. aeruginosa infection and that such already approved drugs may be computationally screened and potentially repurposed as novel anti-infective/anti-virulence agents.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».