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Enregistrement W3165709564 · doi:10.3389/fmicb.2021.690672

Editorial: Antivirulence Drugs Against Bacterial Infections

2021· editorial· en· W3165709564 sur OpenAlexafffund
Francesco Imperi, Wangxue Chen, Younes Smani

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensNational Research Council CanadaBrock University
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIINational Research Council CanadaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésMicrobiologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance poses a well-recognized public health threat worldwide due to the global dissemination of bacteria resistant to multiple antibiotic classes and the development of severe infections such as bacteremia, pneumonia, urinary tract, and intraabdominal infections. Finding solutions to fight against antibiotic-resistant bacterial infections is deemed a global priority by the World Health Organization and other international institutions. Few novel antibiotic families are under clinical evaluation, and those in the most advanced stage of development are being developed against Gram-positive bacteria. For example, Ridinilazole, an inhibitor of cell division and toxin production, is under phase 3 clinical trial for treatment of Clostridium difficile infections. Afabicin, an inhibitor of FabI (NAD(P)H)-dependent trans-2-enoyl-ACP reductase, is under phase 2 clinical trial for treatment of acute skin, bone, and joint infections by Staphylococcus aureus. Regarding antibacterials active against Gram-negatives, GSK3882347, a FimH antagonist developed for treatment of urinary tract infection by Escherichia coli, and RC-01, an LpxC inhibitor developed for treatment of severe infections by Gram-negative bacilli, are under phase 1 clinical trials. Meanwhile POL7080, a peptidomimetic targeting the lipopolysaccharide transport protein LptD, has successfully completed a phase 2 trial in patients with Pseudomonas aeruginosa lung infections. But its phase 3 clinical trial development has been stopped due to renal failure in patients. The need to increase the arsenal of antimicrobial agents warrants the exploration of new antimicrobial therapeutic strategies for use alone or in combination with currently available antibiotics. In this environment, drugs that specifically target bacterial virulence factors involved in the bacterial pathogenesis such as outer membrane proteins, toxins, siderophores, and secretion systems, etc., rather than cell viability have received considerable attention. Such an approach is less likely to induce selective pressure for resistance on pathogenic bacteria and may provide novel solutions against the emergence and spread of antimicrobial resistance. Despite this attractiveness, only a few antivirulence therapeutics are currently in clinical development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0150,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,022

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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