High-throughput small molecule screen identifies inhibitors of microsporidia invasion and proliferation in <i>C. elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microsporidia are a diverse group of fungal-related obligate intracellular parasites that infect most animal phyla. Despite the emerging threat that microsporidia have become to humans and agricultural animals, few reliable treatment options exist. To identify novel chemical inhibitors of microsporidia infection, we developed a high-throughput screening method using Caenorhabditis elegans and the microsporidia species Nematocida parisii. We screened the Spectrum Collection of 2,560 FDA-approved compounds and natural products to identify compounds that prevent C. elegans progeny inhibition caused by N. parisii infection. We developed a semi-automated method for quantifying C. elegans progeny number in liquid culture, confirming 11 candidate microsporidia inhibitors. We show that five compounds prevent microsporidia infection by inhibiting spore firing, and demonstrate that one compound, dexrazoxane, slows infection progression. We also show that these compounds have activity against several other microsporidia species, including those which infect humans. Together, our results demonstrate the effectiveness of C. elegans as a model host for drug discovery against intracellular pathogens and provide a scalable high-throughput system for the identification and characterization of additional microsporidia inhibitors.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».