Synergy Screening Identifies a Compound That Selectively Enhances the Antibacterial Activity of Nitric Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance poses a serious threat to global health. To reinforce the anti-infective arsenal, many novel therapeutic strategies to fight bacterial infections are being explored. Among them, anti-virulence therapies, which target pathways important for virulence, have attracted much attention. Nitric oxide (NO) defense systems have been identified as critical for the pathogenesis of various bacteria, making them an appealing therapeutic target. In this study, we performed chemical screens to identify inhibitors of NO detoxification in Escherichia coli. We found that 2-mercaptobenzothiazole (2-MBT) can potently inhibit cellular detoxification of NO, achieving a level of inhibition that resembled the effect of genetically removing Hmp, the dominant detoxification enzyme under oxygenated conditions. Further analysis revealed that in the presence of NO, 2-MBT impaired the catalysis of Hmp and synthesis of Hmp and other proteins, whereas in its absence there were minimal perturbations to growth and protein synthesis. In addition, by studying the structure-activity relationship of 2-MBT, we found that both sulfur atoms in 2-MBT were vital for its inhibition of NO detoxification. Interestingly, when 2-mercaptothiazole (2-MT), which lacked the benzene ring, was used, differing biological activities were observed, although they too were NO dependent. Specifically, 2-MT could still prohibit NO detoxification, though it did not interfere with Hmp catalysis; rather, it was a stronger inhibitor of protein synthesis and it reduced the transcript levels of hmp, which was not observed with 2-MBT. Overall, these results provide a strong foundation for further exploration of 2-MBT and 2-MT for therapeutic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».