New approaches to tackle a rising problem: Large-scale methods to study antifungal resistance
Notice bibliographique
Résumé
Why the urgency?The scarcity of antifungal compounds available to treat infections makes the rise in incidence of both intrinsic and acquired resistance in clinical and field isolates an alarming situation [3].Key to facing this challenge is understanding how resistance to antifungals arises.In some species infecting humans, like Aspergillus fumigatus, resistance can be connected to the use of antifungals in agriculture [4], showing that the issue of resistance exists in a "One Health" context [2].While some of the causal genes are known (e.g., ERG11/CYP51, PDR1, FKS genes, TUB genes), resistance can still arise through a variety of mechanisms: coding sequence or promoter mutations, copy number alterations, aneuploidies or even epigenetic modifications, none of which have been fully cataloged [5].Furthermore, we have yet to uncover the precise mechanisms by which some species are intrinsically more resistant to certain antifungals, like Candida auris [6].This incomplete knowledge has important implications regarding next-generation approaches to tackle fungal pathogens.The switch to molecular diagnostics tools to detect resistance markers could accelerate the use of optimal treatment regimens but requires a deep understanding of the genotype-to-phenotype link [7].As new compounds are being discovered and progress through clinical trials [8], we also have the opportunity to map out evolutionary pathways to resistance and characterize tolerance before these compounds see widespread use, to maximize their efficacy.Finally, understanding the trade-offs in growth rate, stress resistance, or virulence associated with resistance to a particular antifungal could also help uncover vulnerabilities unique to resistant strains, leading to new strategies to bypass
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».