Disarming the enemy: targeting bacterial toxins with small molecules
Notice bibliographique
Résumé
The rapid emergence of antibiotic-resistant bacterial strains has prompted efforts to find new and more efficacious treatment strategies. Targeting virulence factors produced by pathogenic bacteria has gained particular attention in the last few years. One of the inherent advantages of this approach is that it provides less selective pressure for the development of resistance mechanisms. In addition, antivirulence drugs could potentially be the answer for diseases in which the use of conventional antibiotics is counterproductive. That is the case for bacterial toxin-mediated diseases, in which the severity of the symptoms is a consequence of the exotoxins produced by the pathogen. Examples of these are haemolytic-uraemic syndrome produced by Shiga toxins, the profuse and dangerous dehydration caused by Cholera toxin or the life-threatening colitis occasioned by clostridial toxins. This review focuses on the recent advances on the development of small molecules with antitoxin activity against Enterohaemorrhagic Escherichia coli, Vibrio cholerae and Clostridium difficile given their epidemiological importance. The present work includes studies of small molecules with antitoxin properties that act directly on the toxin (direct inhibitors) or that act by preventing expression of the toxin (indirect inhibitors).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».