High-Content Screening of Eukaryotic Kinase Inhibitors Identify CHK2 Inhibitor Activity Against Mycobacterium tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
A screen of a eukaryotic kinase inhibitor library in an established intracellular infection model identified a set of drug candidates enabling intracellular killing of Mycobacterium tuberculosis (M.tb). M.tb. Screen validity was confirmed by a Z’=0.5, and by detecting previously reported host-targeting anti-M.tb compounds. Inhibitors of the CHK kinase family, specifically CHK2, showed the highest inhibition and lowest toxicity of all kinase families. The screen identified and validated DDUG, a CHK2 inhibitor, as a novel bactericidal anti-M.tb compound. CHK2 inhibition by RNAi phenocopied the intracellular inhibitory effect of DDUG. DDUG was active intracellularly against M.tb, but not other mycobacteria. DDUG also had extracellular activity against M.tb and 3 of 11 bacteria tested. Combined, these observations suggest DDUG acts against M.tb both in the host and in broth. Importantly, DDUG’s validation highlights the screening and analysis methodology developed for this screen, which identified novel anti-M.tb compounds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».