Hit Identification of New Potent PqsR Antagonists as Inhibitors of Quorum Sensing in Planktonic and Biofilm Grown Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
Current treatments for P. aeruginosa infections are becoming less effective because of the increasing rates of multi-antibiotic resistance. Pharmacological targeting of virulence through inhibition of quorum sensing (QS) dependent virulence gene regulation has considerable therapeutic potential. In P. aeruginosa, the pqs QS system regulates the production of multiple virulence factors as well as biofilm maturation and is a promising approach for developing antimicrobial adjuvants for combatting drug resistance. In this work, we report the hit optimisation for a series of potent novel inhibitors of PqsR, a key regulator of the pqs system, bearing a 2-((5-methyl-5H-[1,2,4]triazino[5,6-b]indol-3-yl)thio)acetamide scaffold. The initial hit compound 7 (PAO1-L IC50 0.98 ± 0.02 μM, PA14 inactive at 10M) was obtained through a virtual screening campaign performed on the PqsR ligand binding domain using the University of Nottingham Managed Chemical Compound Collection. Hit optimisation gave compounds with enhanced potency against strains PAO1-L and PA14, evaluated using P. aeruginosa pqs-based QS bioreporter assays. Compound 40 (PAO1-L IC50 0.25 0.12 μM, PA14 IC50 0.34 0.03 μM) is one of the most potent PqsR antagonists reported showing significant inhibition of P. aeruginosa pyocyanin production and pqs system signaling in both planktonic cultures and biofilms. The co-crystal structure of 40 with the PqsR ligand binding domain revealed the specific binding interactions occurring between inhibitor and this key regulatory protein.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».