Development of Antibiofilm Therapeutics Strategies to Overcome Antimicrobial Drug Resistance
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».