Cheminformatics-Driven Discovery of Selective, Nanomolar Inhibitors for Staphylococcal Pyruvate Kinase
Notice bibliographique
Résumé
We have recently mapped the protein interaction network of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), which revealed its scale-free organization with characteristic presence of highly connected hub proteins that are critical for bacterial survival. Here we report the discovery of inhibitors that are highly potent against one such hub target, staphylococcal pyruvate kinase (PK). Importantly, the developed compounds demonstrate complete selectivity for the bacterial enzyme compared to all human orthologues. The lead 91nM inhibitor IS-130 has been identified through ligand-based cheminformatic exploration of a chemical space around micromolar hits initially generated by experimental screening. The following crystallographic study resulted in identification of a tetrameric MRSA PK structure where IS-130 is bound to the interface between the protein's subunits. This newly described binding pocket is not present in otherwise highly similar human orthologues and can be effectively utilized for selective inhibition of bacterial PK. The following synthetic modifications of IS-130, guided by structure-based molecular modeling, resulted in the development of MRSA PK inhibitors with much improved antimicrobial properties. Considering a notable lack of recent reports on novel antibacterial targets and cognate antibacterial compounds, this study provides a valuable perspective on the development of a new generation of antimicrobials. Equally noteworthy, the results of the current work highlight the importance of rigorous cheminformatics-based exploration of the results of high-throughput experiments.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».