Overcoming problems of poor drug penetration into bacteria: challenges and strategies for medicinal chemists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bacterial cell walls and membranes provide essential protection for bacteria against environmental influences. Different bacteria possess different cell envelopes and understanding each of these structures is crucial for the design of effective antibacterial drugs whose targets are intracellular. Optimal properties of drugs that are required for their entry into bacteria are still hard to predict. The guidelines that are suitable and well established for the penetration of a drug into eukaryotic cells are poorly adaptable to the complex world of pathogens. Areas covered: The factors that govern the penetration of anti-infection drugs into bacteria are examined and the available strategies to overcome this therapeutically very important barrier are reviewed. The areas covered include optimization of the physicochemical properties of compounds, utilization of iron-chelating compounds, i.e. siderophores, the use of efflux pump inhibitors, and of carriers such as liposomes. Expert opinion: Although several rules governing permeation have recently been proposed for effective antibacterial drugs, none of them has been so far established as the 'golden' rule. Thus, new research is needed to find a more general approach on how to increase the concentration of antibacterial compounds in bacterial cells.
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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) | 0,001 | 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 ».