Development of Antibiofilm Therapeutics Strategies to Overcome Antimicrobial Drug Resistance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A biofilm is a community of stable microorganisms encapsulated in an extracellular matrix produced by themselves. Many types of microorganisms that are found on living hosts or in the environment can form biofilms. These include pathogenic bacteria that can serve as a reservoir for persistent infections, and are culpable for leading to a broad spectrum of chronic illnesses and emergence of antibiotic resistance making them difficult to be treated. The absence of biofilm-targeting antibiotics in the drug discovery pipeline indicates an unmet opportunity for designing new biofilm inhibitors as antimicrobial agents using various strategies and targeting distinct stages of biofilm formation. The strategies available to control biofilm formation include targeting the enzymes and proteins specific to the microorganism and those involved in the adhesion pathways leading to formation of resistant biofilms. This review primarily focuses on the recent strategies and advances responsible for identifying a myriad of antibiofilm agents and their mechanism of biofilm inhibition, including extracellular polymeric substance synthesis inhibitors, adhesion inhibitors, quorum sensing inhibitors, efflux pump inhibitors, and cyclic diguanylate inhibitors. Furthermore, we present the structure-activity relationships (SAR) of these agents, including recently discovered biofilm inhibitors, nature-derived bioactive scaffolds, synthetic small molecules, antimicrobial peptides, bioactive compounds isolated from fungi, non-proteinogenic amino acids and antibiotics. We hope to fuel interest and focus research efforts on the development of agents targeting the uniquely complex, physical and chemical heterogeneous biofilms through a multipronged approach and combinatorial therapeutics for a more effective control and management of biofilms across diseases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle