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Enregistrement W4391963812 · doi:10.1128/spectrum.04095-23

A chemical screen identifies structurally diverse metal chelators with activity against the fungal pathogen <i>Candida albicans</i>

2024· article· en· W4391963812 sur OpenAlexafffund
Sara Fallah, Dustin Duncan, Kyle D. Reichl, Michael J. Smith, Wenyu Wang, John A. Porco, Lauren E. Brown, Luke Whitesell, Nicole Robbins, Leah E. Cowen

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCandida albicansCorpus albicansMicrobiologyAspergillus fumigatusXanthoneBiologyCandida glabrataPathogenAntifungal drugEffluxEchinocandinsNatural productAmphotericin BChemistryBiochemistryAntifungalCaspofungin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Candida albicans , one of the most prevalent human fungal pathogens, causes diverse diseases extending from superficial infections to deadly systemic mycoses. Currently, only three major classes of antifungal drugs are available to treat systemic infections: azoles, polyenes, and echinocandins. Alarmingly, the efficacy of these antifungals against C. albicans is hindered both by basal tolerance toward the drugs and the development of resistance mechanisms such as alterations of the drug’s target, modulation of stress responses, and overexpression of efflux pumps. Thus, the need to identify novel antifungal strategies is dire. To address this challenge, we screened 3,049 structurally-diverse compounds from the Boston University Center for Molecular Discovery (BU-CMD) chemical library against a C. albicans clinical isolate and identified 17 molecules that inhibited C. albicans growth by &gt;80% relative to controls. Among the most potent compounds were CMLD013360, CMLD012661, and CMLD012693, molecules representing two distinct chemical scaffolds, including 3-hydroxyquinolinones and a xanthone natural product. Based on structural insights, CMLD013360, CMLD012661, and CMLD012693 were hypothesized to exert antifungal activity through metal chelation. Follow-up investigations revealed all three compounds exerted antifungal activity against non-albicans Candida , including Candida auris and Candida glabrata , with the xanthone natural product CMLD013360 also displaying activity against the pathogenic mould Aspergillus fumigatus . Media supplementation with metallonutrients, namely ferric or ferrous iron, rescued C. albicans growth, confirming these compounds act as metal chelators. Thus, this work identifies and characterizes two chemical scaffolds that chelate iron to inhibit the growth of the clinically relevant fungal pathogen C. albicans IMPORTANCE The worldwide incidence of invasive fungal infections is increasing at an alarming rate. Systemic candidiasis caused by the opportunistic pathogen Candida albicans is the most common cause of life-threatening fungal infection. However, due to the limited number of antifungal drug classes available and the rise of antifungal resistance, an urgent need exists for the identification of novel treatments. By screening a compound collection from the Boston University Center for Molecular Discovery (BU-CMD), we identified three compounds representing two distinct chemical scaffolds that displayed activity against C. albicans . Follow-up analyses confirmed these molecules were also active against other pathogenic fungal species including Candida auris and Aspergillus fumigatus . Finally, we determined that these compounds inhibit the growth of C. albicans in culture through iron chelation. Overall, this observation describes two novel chemical scaffolds with antifungal activity against diverse fungal pathogens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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