Discovery of a Novel Class of Boron-Based Antibacterials with Activity against Gram-Negative Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative bacteria cause approximately 70% of the infections in intensive care units. A growing number of bacterial isolates responsible for these infections are resistant to currently available antibiotics and to many in development. Most agents under development are modifications of existing drug classes, which only partially overcome existing resistance mechanisms. Therefore, new classes of Gram-negative antibacterials with truly novel modes of action are needed to circumvent these existing resistance mechanisms. We have previously identified a new a way to inhibit an aminoacyl-tRNA synthetase, leucyl-tRNA synthetase (LeuRS), in fungi via the oxaborole tRNA trapping (OBORT) mechanism. Herein, we show how we have modified the OBORT mechanism using a structure-guided approach to develop a new boron-based antibiotic class, the aminomethylbenzoxaboroles, which inhibit bacterial leucyl-tRNA synthetase and have activity against Gram-negative bacteria by largely evading the main efflux mechanisms in Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa. The lead analogue, AN3365, is active against Gram-negative bacteria, including Enterobacteriaceae bearing NDM-1 and KPC carbapenemases, as well as P. aeruginosa. This novel boron-based antibacterial, AN3365, has good mouse pharmacokinetics and was efficacious against E. coli and P. aeruginosa in murine thigh infection models, which suggest that this novel class of antibacterials has the potential to address this unmet medical need.
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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) | 0,000 | 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 ».