Pharmacodynamics of ATI-2307 in a rabbit model of cryptococcal meningoencephalitis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cryptococcal meningoencephalitis (CM) is a devastating fungal disease with high morbidity and mortality. The current regimen that is standard-of-care involves a combination of three different drugs administered for up to one year. There is a critical need for new therapies due to both toxicity and inadequate fungicidal activity of the currently available antifungal drugs. ATI-2307 is a novel aryl amidine that disrupts the mitochondrial membrane potential and inhibits the respiratory chain complexes of fungi—it thus represents a new mechanism for direct antifungal action. Furthermore, ATI-2307 selectively targets fungal mitochondria via a fungal-specific transporter that is not present in mammalian cells. It has very potent in vitro anticryptococcal activity. In this study, the efficacy of ATI-2307 was tested in a rabbit model of CM. ATI-2307 demonstrated significant fungicidal activity at dosages between 1 and 2 mg/kg/d, and these results were superior to fluconazole and similar to amphotericin B treatment. When ATI-2307 was combined with fluconazole, the antifungal effect was greater than either therapy alone. While ATI-2307 has potent anticryptococcal activity in the subarachnoid space, its ability to reduce yeasts in the brain parenchyma was relatively less over the same study period. This new drug, with its unique mechanism of fungicidal action and ability to positively interact with an azole, has demonstrated sufficient anticryptococcal potential in this experimental setting to be further evaluated in clinical studies.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».