Discovery of benzo[c]phenanthridine derivatives with potent activity against multidrug resistant <i>Mycobacterium tuberculosis</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mycobacterium tuberculosis (Mtb), the pathogen responsible for tuberculosis (TB), is the leading cause of bacterial disease-related death worldwide. Current antibiotic regimens for the treatment of TB remain dated and suffer from long treatment times as well as the development of drug-resistance. As such, the search for novel chemical modalities that have selective or potent anti-Mtb properties remains an urgent priority, particularly against multidrug resistant (MDR) Mtb strains. Herein, we design and synthesize 35 novel b enzo[c] p henanthridine d erivatives (BPD). The two most potent compounds, BPD-6 and BPD-9, accumulated within the bacterial cell and exhibited strong inhibitory activity (MIC 90 ∼ 2-10 μM) against multiple Mycobacterium strains, while remaining inactive against a range of other Gram-negative and Gram-positive bacteria. BPD-6 and BPD-9 were also effective in reducing Mtb viability within infected macrophages. The two BPD compounds displayed comparable efficacy to rifampicin, a critical frontline antibiotic used for the prevention and treatment of TB. Importantly, BPD-6 and BPD-9 inhibited the growth of multiple MDR Mtb clinical isolates, suggesting a completely novel mechanism of action compared to existing frontline TB dugs. The discovery of BPDs provides novel chemical scaffolds for anti-TB drug discovery. TOC/GRAPHICAL ABSTRACT
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».