Small-Molecule Antibiotic Drug Development: Need and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The need for new antibiotics is urgent. Antimicrobial resistance is rising, although currently, many more people die from drug-sensitive bacterial infections. The continued evolution of drug resistance is inevitable, fueled by pathogen population size and exposure to antibiotics. Additionally, opportunistic pathogens will always pose a threat to vulnerable patients whose immune systems cannot efficiently fight them even if they are sensitive to available antibiotics, according to clinical microbiology tests. These problems are intertwined and will worsen as human populations age, increase in density, and experience disruptions such as war, extreme weather events, or declines in standard of living. The development of appropriate drugs to treat all the world's bacterial infections should be a priority, and future success will likely require combinations of multiple approaches. However, the highest burden of bacterial infection is in Low- and Middle-Income Countries, where limited medical infrastructure is a major challenge. For effectively managing infections in these contexts, small-molecule-based treatments offer significant advantages. Unfortunately, support for ongoing small-molecule antibiotic discovery has recently suffered from significant challenges related both to the scientific difficulties in treating bacterial infections and to market barriers. Nevertheless, small-molecule antibiotics remain essential and irreplaceable tools for fighting infections, and efforts to develop novel and improved versions deserve ongoing investment. Here, we first describe the global historical context of antibiotic treatment and then highlight some of the challenges surrounding small-molecule development and potential solutions. Many of these challenges are likely to be common to all modalities of antibacterial treatment and should be addressed directly.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».