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Enregistrement W4391686326 · doi:10.1021/acs.jmedchem.3c01643

Azetidines Kill Multidrug-Resistant <i>Mycobacterium tuberculosis</i> without Detectable Resistance by Blocking Mycolate Assembly

2024· article· en· W4391686326 sur OpenAlexaff
Yixin Cui, Alice Lanne, Xudan Peng, Edward P. Browne, Apoorva Bhatt, Nicholas J. Coltman, Philip G. E. Craven, Liam R. Cox, Nicholas J. Cundy, Katie Dale, Antonio Feula, Jon Frampton, Martin Fung, Michael J. Morton, Aaron Goff, Mariwan Salih, Xingfen Lang, Xingjian Li, Chris Moon, Jordan Pascoe, Vanessa Portman, Cara Press, Timothy Schulz-Utermoehl, Suki Lee, Micky D. Tortorella, Zhengchao Tu, Zoe Underwood, Changwei Wang, Akina Yoshizawa, Tianyu Zhang, Simon J. Waddell, Joanna Bacon, Luke J. Alderwick, John Fossey, Cléopatra Neagoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaEngineering and Physical Sciences Research CouncilEPSRC Centre for Doctoral Training in Additive ManufacturingGuangzhou Institutes of Biomedicine and Health, Chinese Academy of SciencesNational Centre for the Replacement Refinement and Reduction of Animals in ResearchMedical Research CouncilChinese Academy of SciencesPublic Health EnglandNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in Research
Mots-clésMycobacterium tuberculosisTuberculosisMode of actionMultiple drug resistanceMicrobiologyDrug resistanceAntibioticsDrugMycolic acidChemistryMycobacteriumBiologyPharmacologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Tuberculosis (TB) is the leading cause of global morbidity and mortality resulting from infectious disease, with over 10.6 million new cases and 1.4 million deaths in 2021. This global emergency is exacerbated by the emergence of multidrug-resistant MDR-TB and extensively drug-resistant XDR-TB; therefore, new drugs and new drug targets are urgently required. From a whole cell phenotypic screen, a series of azetidines derivatives termed BGAz, which elicit potent bactericidal activity with MIC 99 values <10 μM against drug-sensitive Mycobacterium tuberculosis and MDR-TB, were identified. These compounds demonstrate no detectable drug resistance. The mode of action and target deconvolution studies suggest that these compounds inhibit mycobacterial growth by interfering with cell envelope biogenesis, specifically late-stage mycolic acid biosynthesis. Transcriptomic analysis demonstrates that the BGAz compounds tested display a mode of action distinct from the existing mycobacterial cell wall inhibitors. In addition, the compounds tested exhibit toxicological and PK/PD profiles that pave the way for their development as antitubercular chemotherapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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