Targeting the type III secretion system to treat bacterial infections
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Causative agents of pneumonia, gastroenteritis, typhoid fever, and plague all utilize a type III secretion system (T3SS) to directly inject proteins into human cells and cause disease. These bacterial pathogens are frequently resistant to antibiotics and novel treatment options are needed. The T3SS is essential for virulence and can be inhibited to prevent disease. AREAS COVERED: T3SS structure and assembly are introduced in this review, highlighting targets for T3SS-specific therapeutics. Promising inhibitors of type III secretion (T3S), their modes of action, and successful techniques for their identification are reviewed. T3S inhibitor research has focused on small molecules identified in high-throughput screens, although recently inhibitors have also been identified or engineered by rational design. Promising compounds have emerged that inhibit T3S and attenuate virulence in several pathogens, including an engineered antibody in clinical trials. T3S inhibitor research may yield effective treatments and prophylactics that are effective against a wide range of human pathogens. EXPERT OPINION: More techniques are needed to identify the mode of action for compounds identified in high-throughput screens, a long-standing challenge. Although only a few groups have attempted rational design of inhibitors, the approach has seen initial success and mechanistic follow-up studies are greatly simplified.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».