A One Health approach to overcoming fungal disease and antifungal resistance
Notice bibliographique
Résumé
The global burden of fungal disease poses a substantial threat to human, animal, and environmental health, endangering both human and livestock populations and creating vulnerabilities to food supplies world-wide. Antifungal drugs provide essential therapies to humans and animals against infections, while fungicides provide protection in agriculture. However, a limited arsenal of antifungal agents results in cross-use between agriculture and health, promoting the development of resistance, and drastically reducing our defenses against disease. Critically, antifungal resistant strains found ubiquitously within the natural environment demonstrate resistance to the same classes of antifungals used to treat human and animal infections, hindering effective treatment within the clinic. This interconnectivity supports the need for a One Health approach to combat fungal diseases and overcome antifungal resistance, ensuring that treatment and protection of a defined group does not inadvertently endanger or sacrifice other plants, animals, or humans. In this review, we present sources of antifungal resistance and discuss the integration of environmental and clinical resources to manage disease. Moreover, we explore opportunities for drug synergy and repurposing strategies, highlight fungal targets being investigated to overcome resistance, and propose technologies for the discovery of novel fungal targets. This article is categorized under: Infectious Diseases > Molecular and Cellular Physiology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».