Structure-guided design and synthesis of C22- and C32-modified FK520 analogs with enhanced activity against human pathogenic fungi
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal infections are a leading cause of death worldwide. Translating molecular insights into clinical benefits is challenging because fungal pathogens and their hosts share similar eukaryotic physiology. Consequently, current antifungal treatments have limited efficacy, may be poorly fungicidal in the host, can exhibit toxicity, and are increasingly compromised by emerging resistance. We have established that the phosphatase calcineurin (CaN) is required for invasive fungal disease and an attractive target for antifungal drug development. CaN is a druggable target, and there is vast clinical experience with the CaN inhibitors FK506 and cyclosporin A (CsA). However, while FK506 and its natural analog FK520 exhibit antifungal activity, they are also immunosuppressive in the host and thus not fungal-selective. We leverage our pathogenic fungal CaN-FK506-FKBP12 complex X-ray structures and biophysical data to support structure-based ligand design as well as structure–activity relationship analyses of broad-spectrum FK506/FK520 derivatives with potent antifungal activity and reduced immunosuppressive activity. Here, we apply molecular docking studies to develop antifungal C22- or C32-modified FK520 derivatives with improved therapeutic index scores. Among them, the C32-modified FK520 derivative JH-FK-44 ( 7 ) demonstrates a significantly improved therapeutic index compared to JH-FK-08, our lead compound to date. NMR binding studies with C32-derivatives are consistent with our hypothesis that C32 modifications disrupt the hydrogen bonding network in the human complex while introducing favorable electrostatic and cation–π interactions with the fungal FKBP12 R86 residue. These findings further reinforce calcineurin inhibition as a promising strategy for antifungal therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».