Sensitization of gram‐negative bacteria by targeting the membrane potential
Notice bibliographique
Résumé
Toward generating new tools for fighting multidrug-resistant (MDR) bacteria, we assessed the ability of a membrane-active peptide to sensitize gram-negative bacteria to various antibiotics. The mechanism for affecting inner and/or outer membrane functions was assessed by complementary biophysical methods (SPR, DSC, ITC). The implication of efflux pumps was examined using Acr-AB mutants, as tested with representative antibiotics, host defense peptides, and synthetic mimics. The ability to affect disease course systemically was compared for a single therapy and combination therapy, using the mouse thigh-infection model. The data show that potent antibiotic action can be provoked in vitro and in vivo, by a treatment combining two antibacterial compounds whose individual inefficiency against gram-negative bacteria stems from their efflux. Thus, at subminimal inhibitory concentrations, the lipopeptide-like sequence, N(α)(ω7)dodecenoyl-lysyl-[lysyl-aminododecanoyl-lysyl]-amide (designated C12(ω7)K-β12), has, nonetheless, rapidly achieved a transient membrane depolarization, which deprived bacteria of the proton-motive force required for active efflux. Consequently, bacteria became significantly sensitive to intracellular targeting antibiotics. Collectively, these findings suggest a potentially useful approach for expanding the antibiotics sensitivity spectrum of MDR gram-negative bacteria to include efflux substrates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».