Strategies for the Discovery and Advancement of Novel Cationic Antimicrobial Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Multi-drug resistant bacteria are appearing at an alarming rate and impose significant burdens on healthcare systems worldwide. Cationic peptides have shown great promise as broad spectrum antimicrobial agents with a demonstrated ability to kill resistant bacteria, however, issues such as protease susceptibility and toxicity issues have delayed their clinical development. This review summarizes recent progress in the advancement of cationic antimicrobial peptides for the treatment of bacterial infections. The major focus of the discussion relates to recent advances in the areas of screening and in silico modeling. A selection of novel strategies that diverge from classical linear α-peptide antimicrobials is also discussed. A diverse array of candidate structures will be key to the ultimate development of a stable platform for clinical development. The ability to accurately predict peptide activity in silico and in a high-throughput manner should benefit all classes of cationic antimicrobial peptides and provide a larger set of candidate structures for clinical evaluation. Keywords: Antimicrobial, Cationic, Peptide/kwd, >, QSAR, screening, in silico, Cationic Antimi-crobial Peptides, Multi-drug resistant, broad spectrum, protease susceptibility, Peptide, Gram negative bacteria, Pseudomonas aeruginosa, Gram-positive, innate immunity, structure activity relationships, host defense pep-tides, glycosaminoglycans, red blood cell hemolysis, lipopolysaccharides, teichoic, zwitterionic lipids, threshold level, nucleic acid synthesis, second-generation peptides, SPOT synthesis technique, luxCDABE-expressing Pseudo-monas aeuruginosa, Bac2a- and Bac2a-, EC50 values, artificial neural network, methicillin-resistant S. aureus, ana-phylatoxin peptide C3a., benchmark peptide LL37, lipids phosphatidylcholine, phosphatidylglycerol, dipiccolinic acid, linear -peptide antimicrobials, neurokinin derived peptides GKH17 and HKH17, PEGylation of peptides, Polymyxins, cationic cyclic lipopeptides, hydrophobic antibiotics, Peptide Mimics
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».