On the road to structure-based development of anti-virulence therapeutics targeting the type III secretion system injectisome
Notice bibliographique
Résumé
an 'anti-virulence strategy' is a promising avenue to pursue as an alternative to the more commonly used bactericidal therapeutics, which have a high propensity for resulting resistance development and often more broad killing profile, including unwanted side effects in eliminating favourable members of the microbiome. Building on more than a decade of crystallographic work of truncated or isolated forms of the more than two dozen components of the secretion apparatus, recent advances in the field of single-particle cryo-electron microscopy have allowed for the elucidation of atomic resolution structures for many of the type III secretion system components in their assembled, oligomerized state including the needle complex, export apparatus and ATPase. Cryo-electron tomography studies have also advanced our understanding of the direct pathogen-host interaction between the type III secretion system translocon and host cell membrane. These new structural works that further our understanding of the myriad of protein-protein interactions that promote injectisome function will be highlighted in this review, with a focus on those that yield promise for future anti-virulence drug discovery and design. Recently developed inhibitors, including both synthetic, natural product and peptide inhibitors, as well as promising new developments of immunotherapeutics will be discussed. As our understanding of this intricate molecular machinery advances, the development of anti-virulence inhibitors can be enhanced through structure-guided drug design.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».