Drug screening to identify compounds to act as co-therapies for the treatment of pathogenic <i>Burkholderia</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Burkholderia pseudomallei is a soil-dwelling organism present throughout the tropics, and is the causative agent of melioidosis, a disease that is believed to kill 89,000 people per year. It is naturally resistant to most currently available antibiotics. The most efficacious treatment for melioidosis requires at least two weeks of intravenous treatment with ceftazidime or meropenem. This places a large treatment burden on the predominantly middle income nations where the majority of disease occurs. We have established a high-throughput assay for compounds that could be used as a co-therapy to potentiate the effect of ceftazidime, using the related non-pathogenic bacterium Burkholderia thailandensis as a surrogate. Optimization of the assay gave a Z’ factor of 0.68. We screened a library of 61,250 compounds, and identified 29 compounds with a p IC 50 (-log 10 (IC 50 )) greater than five. Detailed investigation allowed us to down select to six “best in class” compounds, which included the licensed drug chloroxine. Co-treatment of B. thailandensis with ceftazidime and chloroxine reduced culturable cell numbers by two orders of magnitude over 48 hours compared to treatment with ceftazidime alone. Hit expansion around chloroxine was performed using commercially available compounds. Minor modifications to the structure abolished activity, suggesting that chloroxine likely acts against a specific target. Finally, preliminary data also demonstrates the utility of chloroxine to act as a co-therapy to potentiate the effect of ceftazidime against B. pseudomallei. This approach successfully identified potential co-therapies for a recalcitrant Gram-negative bacterial species. Our assay could be used more widely to aid in chemotherapy against these bacteria.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».