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Enregistrement W3201933388 · doi:10.26685/urncst.288

Computational Design and Lab-Based Investigation of a Novel Small-Molecule Inhibitor That Targets CadA Metal Efflux Pump Activity in Hospital Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus: A Research Protocol

2021· article· en· W3201933388 sur OpenAlexaff
Jason Wang, David Chen, Lucus Wong, Eugene Chung

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaphylococcus aureusEffluxMethicillin-resistant Staphylococcus aureusMinimum inhibitory concentrationCadmiumAntibiotic resistanceMicrobiologySmall moleculeAntibioticsChemistryBacteriaBiologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Heavy metal exposure has been previously reported to decrease bacterial growth. During the growing antibiotic crisis in healthcare settings, metals may reduce bacterial burden in hospital environments. Despite proving successful, this has driven the evolution of metal-resistant strains like methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). By expelling cadmium and zinc through surface efflux pumps such as CadA, MRSA is able to thrive in metal-rich environments. This protocol investigates the inhibitory activity of Scinapsin, a novel small-molecule inhibitor designed to bind the catalytic site of CadA. Scinapsin could be applied to clinical settings to combat metal resistance in MRSA populations amidst the COVID-19 pandemic. Methods: Computational biochemistry is used to characterize the structure of the S. aureus CadA protein. Small-molecule library screening generated a hit compound, which after modification to improve binding affinity produced the final Scinapsin structure. Several MSRA strains were screened for the presence of CadA from which the most favourable strain for the experiment is chosen (i.e. prevalence in hospitals, CadA expression levels). For the experimental protocol, MRSA strains with metal resistance are incubated with increasing concentrations of Scinapsin, either in the presence or absence of zinc and cadmium (at 50% of predetermined MIC). Samples are then diluted and plated to allow for CFU counting. Results: Scinapsin is anticipated to have an inhibitory effect on MRSA growth in the presence of metals at 50% MIC, confirming the successful inactivation of CadA function. A saturation point may also occur at higher concentrations of Scinapsin where no further growth inhibition is achieved. Discussion: Docking analysis has confirmed the theoretical feasibility for Scinapsin to act as a CadA-specific inhibitor. In an in vitro setting like the one presented, Scinapsin should allow for excess zinc and cadmium to accumulate in the cytoplasm and ultimately cause cell death. Further experiments could aim to confirm the proposed biological mechanism of antibacterial activity. Conclusion: Scinapsin holds promise in reversing metal resistance in hospital MRSA populations and may pave the way for other small-molecule antibacterial drugs. Future research is needed to determine safe levels of Scinapsin exposure for humans and how this inhibitor affects other hospital microbes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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