Targeting tRNA-synthetase interactions towards novel therapeutic discovery against eukaryotic pathogens
Notice bibliographique
Résumé
The development of chemotherapies against eukaryotic pathogens is especially challenging because of both the evolutionary conservation of drug targets between host and parasite, and the evolution of strain-dependent drug resistance. There is a strong need for new nontoxic drugs with broad-spectrum activity against trypanosome parasites such as Leishmania and Trypanosoma. A relatively untested approach is to target macromolecular interactions in parasites rather than small molecular interactions, under the hypothesis that the features specifying macromolecular interactions diverge more rapidly through coevolution. We computed tRNA Class-Informative Features in humans and independently in eight distinct clades of trypanosomes, identifying parasite-specific informative features, including base pairs and base mis-pairs, that are broadly conserved over approximately 250 million years of trypanosome evolution. Validating these observations, we demonstrated biochemically that tRNA:aminoacyl-tRNA synthetase (aaRS) interactions are a promising target for anti-trypanosomal drug discovery. From a marine natural products extract library, we identified several fractions with inhibitory activity toward Leishmania major alanyl-tRNA synthetase (AlaRS) but no activity against the human homolog. These marine natural products extracts showed cross-reactivity towards Trypanosoma cruzi AlaRS indicating the broad-spectrum potential of our network predictions. We also identified Leishmania major threonyl-tRNA synthetase (ThrRS) inhibitors from the same library. We discuss why chemotherapies targeting multiple aaRSs should be less prone to the evolution of resistance than monotherapeutic or synergistic combination chemotherapies targeting only one aaRS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».