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Enregistrement W4391822583 · doi:10.1128/msphere.00789-23

Dynamics and quantitative contribution of the aminoglycoside 6′- <i>N</i> -acetyltransferase type Ib to amikacin resistance

2024· article· en· W4391822583 sur OpenAlexafffund
Ophélie d’Udekem d’Acoz, Fong Hue, Tianyi Ye, Louise Wang, Maxime Leroux, Lucila Rajngewerc, Tung Tran, Kimberly Phan, María Soledad Ramirez, Walter Reisner, Marcelo E. Tolmasky, Rodrigo Reyes‐Lamothe

Notice bibliographique

RevuemSphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaNational Institutes of HealthCanada Foundation for InnovationCanada Research Chairs
Mots-clésAmikacinAminoglycosideAcetyltransferaseN-acetyltransferaseDynamics (music)ChemistryType (biology)BiologyBiochemistryPhysicsAntibioticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aminoglycosides are essential components in the available armamentarium to treat bacterial infections. The surge and rapid dissemination of resistance genes strongly reduce their efficiency, compromising public health. Among the multitude of modifying enzymes that confer resistance to aminoglycosides, the aminoglycoside 6′- N -acetyltransferase type Ib [AAC(6′)-Ib] is the most prevalent and relevant in the clinical setting as it can inactivate numerous aminoglycosides, such as amikacin. Although the mechanism of action, structure, and biochemical properties of the AAC(6′)-Ib protein have been extensively studied, the contribution of the intracellular milieu to its activity remains unclear. In this work, we used a fluorescent-based system to quantify the number of AAC(6′)-Ib per cell in Escherichia coli , and we modulated this copy number with the CRISPR interference method. These tools were then used to correlate enzyme concentrations with amikacin resistance levels. Our results show that resistance to amikacin increases linearly with a higher concentration of AAC(6′)-Ib until it reaches a plateau at a specific protein concentration. In vivo imaging of this protein shows that it diffuses freely within the cytoplasm of the cell, but it tends to form inclusion bodies at higher concentrations in rich culture media. Addition of a chelating agent completely dissolves these aggregates and partially prevents the plateau in the resistance level, suggesting that AAC(6′)-Ib aggregation lowers resistance to amikacin. These results provide the first step in understanding the cellular impact of each AAC(6′)-Ib molecule on aminoglycoside resistance. They also highlight the importance of studying its dynamic behavior within the cell. IMPORTANCE Antibiotic resistance is a growing threat to human health. Understanding antibiotic resistance mechanisms can serve as foundation for developing innovative treatment strategies to counter this threat. While numerous studies clarified the genetics and dissemination of resistance genes and explored biochemical and structural features of resistance enzymes, their molecular dynamics and individual contribution to resistance within the cellular context remain unknown. Here, we examined this relationship modulating expression levels of aminoglycoside 6′- N -acetyltransferase type Ib, an enzyme of clinical relevance. We show a linear correlation between copy number of the enzyme per cell and amikacin resistance levels up to a threshold where resistance plateaus. We propose that at concentrations below the threshold, the enzyme diffuses freely in the cytoplasm but aggregates at the cell poles at concentrations over the threshold. This research opens promising avenues for studying enzyme solubility’s impact on resistance, creating opportunities for future approaches to counter resistance.

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 seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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