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Enregistrement W3184628163 · doi:10.82308/40774

Synthesis and biological study of aminoglycoside derivatives to overcome bacterial resistance

2010· article· en· W3184628163 sur OpenAlexfundno aff
Xuxu Yan

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityMcGill University
Mots-clésAminoglycosideChemistryMicrobiologyBiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aminoglycosides are broad-spectrum antibiotics that target the A-site of bacterial 16S ribosomal RNA. Their use, however, is increasingly threatened by the rapid spread of resistance. One of the most common determinants of aminoglycoside resistance in bacteria is the expression of a class of enzymes known as aminoglycoside 6′-N-acetyltransferases (AAC(6′)s). These enzymes use acetylcoenzyme A (AcCoA) to acetylate most aminoglycosides at the 6′-NH2, thus decreasing their affinity for RNA and leading to bacterial resistance. One strategy pursued by the Auclair research group to overcome aminoglycoside resistance is to develop AAC(6′) inhibitors. Chapter 2 of this thesis describes enzymatic studies with the group's first generation of inhibitors, aminoglycoside-CoA bisubstrates and truncated analogs. The bisubstrates exhibited potent nanomolar competitive inhibition of the Enterococcus faecium isoform AAC(6′)-Ii and proved to be useful mechanistic and structural probes. They did not however show activity in cells. Enzymatic studies with truncated bisubstrates allowed extensive SAR studies and led to the discovery of a second generation of inhibitors, one of which is capable of blocking aminoglycoside resistance in cells expressing AAC(6′)-Ii. To improve the potency of this compound, a series of derivatives with various amide groups replacing the ester functionality were synthesized. It was hypothesized that this modification would increase potency and biological stability. To our surprise however these small changes had a negative impact on the interaction between the inhibitors and AAC(6′)-Ii. Chapter 3 describes our second approach to counter aminoglycoside resistance, which involved the synthesis of new aminoglycosides designed to be active against resistant bacterial strains. A series of neamine N-6′-acylated derivatives were designed to retain the hydrogen bonding ability of 6′-N to RNA, yet disrupt binding to AAC(6′)-Ii. Some of these compounds showed moderate but not clinically relevant activity in cells.Finally, the third approach elaborated in Chapter 4 is to design prodrugs with dual, resistance inhibition and antibacterial activities. The goal was to develop aminoglycoside N-6′ derivatives as prodrugs that were expected to be extended to bisubstrate analogs by the CoA biosynthetic enzymes in bacteria. The resulting bisubstrates were expected to not only block aminoglycoside resistance via AAC(6′) inhibition, but to also kill bacteria by blocking the fatty acid biosynthetic pathway. A small series of aminoglycoside derivatives was thus synthesized. Unexpectedly none of them showed direct antibacterial activity. Preliminary biological studies however suggest that even in the absence of in vitro AAC(6′) inhibition, these molecules can potentiate the activity of aminoglycosides against an aminoglycoside resistant strain. To our knowledge they are the first reported prodrugs able to block aminoglycoside resistance in cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
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