Exploiting diverse chemical collections to uncover novel antifungals
Notice bibliographique
Résumé
The rise in drug resistance amongst pathogenic fungi, paired with the limited arsenal of antifungals available is an imminent threat to our medical system. To address this, we screened two distinct compound libraries to identify novel strategies to expand the antifungal armamentarium. The first collection wasthe RIKEN Natural Product Depository (NPDepo), which was screened for antifungal activity against four major human fungal pathogens: Candida albicans, Candida glabrata, Candida auris, and Cryptococcus neoformans. Through a prioritization pipeline, one compound, NPD6433, emerged as having broad-spectrum antifungal activity and minimal mammalian cytotoxicity. Chemical-genetic and biochemical assays demonstrated that NPD6433 inhibits the essential fungal enzyme fatty acid synthase 1 (Fas1). Treatment with NPD6433 inhibited various virulence traits in C. neoformans and C. auris , and rescued mammalian cell growth in a co-culture model with C. auris . The second compound library screened was adiversity-oriented collectionfrom Boston University. This chemical screen was focused on identifying novel molecules that enhance the activity of the widely deployed antifungal, fluconazole, against C. auris . Through this endeavour, we discovered a potent compound that enhanced fluconazole efficacy against C. auris through increasing azole intracellular accumulation. This activity was dependent on expression of the multidrug transporter geneCDR1, suggesting that this compound targets efflux mechanisms. Furthermore, this molecule significantly reduced fungal burden alone and in combination with fluconazole in a murine model of C. auris disseminated infection. Overall, this work identifies novel compounds with bioactivity against fungal pathogens, revealing important biology, and paving the way for the critical development of therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».