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Enregistrement W2132211486 · doi:10.1128/aac.01250-10

Identification of Pyruvate Kinase in Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus as a Novel Antimicrobial Drug Target

2011· article· en· W2132211486 sur OpenAlexafffund
Roya Zoraghi, Raymond H. See, Peter Axerio-Cilies, Nag S. Kumar, Huansheng Gong, Anne Moreau, Michael Hsing, Sukhbir Kaur, Richard D. Swayze, L.J. Worrall, Emily Amandoron, Tian Lian, Linda Jackson, Jihong Jiang, Lisa Thorson, Christophe Labrière, Leonard J. Foster, Robert C. Brunham, W. Robert McMaster, B. Brett Finlay, N.C.J. Strynadka, Artem Cherkasov, Robert N. Young, Neil E. Reiner

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaGenome CanadaDepartment of Systems Biology, Harvard Medical SchoolColorado State University
Mots-clésMethicillin-resistant Staphylococcus aureusStaphylococcus aureusAntimicrobialMicrobiologyIn silicoChemistryInteractomeMultiple drug resistanceBiologyBacteriaDrug resistanceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel classes of antimicrobials are needed to address the challenge of multidrug-resistant bacteria such as methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Using the architecture of the MRSA interactome, we identified pyruvate kinase (PK) as a potential novel drug target based upon it being a highly connected, essential hub in the MRSA interactome. Structural modeling, including X-ray crystallography, revealed discrete features of PK in MRSA, which appeared suitable for the selective targeting of the bacterial enzyme. In silico library screening combined with functional enzymatic assays identified an acyl hydrazone-based compound (IS-130) as a potent MRSA PK inhibitor (50% inhibitory concentration [IC50] of 0.1 μM) with >1,000-fold selectivity over human PK isoforms. Medicinal chemistry around the IS-130 scaffold identified analogs that more potently and selectively inhibited MRSA PK enzymatic activity and S. aureus growth in vitro (MIC of 1 to 5 μg/ml). These novel anti-PK compounds were found to possess antistaphylococcal activity, including both MRSA and multidrug-resistant S. aureus (MDRSA) strains. These compounds also exhibited exceptional antibacterial activities against other Gram-positive genera, including enterococci and streptococci. PK lead compounds were found to be noncompetitive inhibitors and were bactericidal. In addition, mutants with significant increases in MICs were not isolated after 25 bacterial passages in culture, indicating that resistance may be slow to emerge. These findings validate the principles of network science as a powerful approach to identify novel antibacterial drug targets. They also provide a proof of principle, based upon PK in MRSA, for a research platform aimed at discovering and optimizing selective inhibitors of novel bacterial targets where human orthologs exist, as leads for anti-infective drug development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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