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Enregistrement W4404171361 · doi:10.1101/2024.11.06.622341

Backward collateral sensitivity can restore antibiotic susceptibility

2024· preprint· en· W4404171361 sur OpenAlexaff
Farhan Rahman Chowdhury, Brandon Findlay

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollateralSensitivity (control systems)Collateral damageAntibioticsMedicineBusinessPsychologyMicrobiologyBiologyEngineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The prevalence of antibiotic resistance continues to rise, rendering many valuable drugs ineffective. Antibiotic cycling regimens that incorporate collateral sensitivity (CS), the phenomenon where resistance to one antibiotic leads to hypersensitivity to another, are hypothesized to slow the evolution of antibiotic resistance. However, the repeatability of CS interactions and their ability to drive bacterial extinction and resensitizations remain unclear. In this study, we thoroughly investigate four drug pairs proposed for cycling regimens with experimental evolution. We find that reported pairwise CS interactions are not always robust, and even when they are, forward CS (where resistance to drug A leads to hypersensitivity to drug B) does not reliably reduce resistance or promote bacterial extinction. Instead, we find that if evolution of resistance to drug B in naive cells is associated with CS to drug A, a phenomenon we term backward CS, drug A-resistant cells can be rendered more sensitive to A again when resistance to B develops. We describe the mechanism of resistance disruption via backward CS in an aminoglycoside-β-lactam pair, where perturbation of the electron transport chain to inhibit aminoglycoside entry impairs β-lactam efflux. Overall, we highlight the importance of applying antibiotics in the correct order in cycling regimens and identify robust CS interactions that may be used to design treatment regimens less likely to lead to resistance evolution. TOC Graphic

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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