Antifungal Drug Resistance: Molecular Mechanisms in <i>Candida albicans</i> and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Fungal infections are a major contributor to infectious disease-related deaths across the globe. Candida species are among the most common causes of invasive mycotic disease, with Candida albicans reigning as the leading cause of invasive candidiasis. Given that fungi are eukaryotes like their human host, the number of unique molecular targets that can be exploited for antifungal development remains limited. Currently, there are only three major classes of drugs approved for the treatment of invasive mycoses, and the efficacy of these agents is compromised by the development of drug resistance in pathogen populations. Notably, the emergence of additional drug-resistant species, such as Candida auris and Candida glabrata, further threatens the limited armamentarium of antifungals available to treat these serious infections. Here, we describe our current arsenal of antifungals and elaborate on the resistance mechanisms Candida species possess that render them recalcitrant to therapeutic intervention. Finally, we highlight some of the most promising therapeutic strategies that may help combat antifungal resistance, including combination therapy, targeting fungal-virulence traits, and modulating host immunity. Overall, a thorough understanding of the mechanistic principles governing antifungal drug resistance is fundamental for the development of novel therapeutics to combat current and emerging fungal threats.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».