Stress-driven emergence of heritable non-genetic drug resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drug resistance is the chief cause of treatment failure for therapies targeting chronic and infectious diseases. Whether the emergence of resistance is accelerated by environmental exposure to low levels of therapeutics remains controversial. Here, we report a non-genetic mechanism of stress adaptation that promotes heritable resistance to the widely used antifungal drug fluconazole. In the human fungal pathogen Candida albicans, transient exposure to subtherapeutic fluconazole doses induces a protective response that we term para-resistance. Like conventional resistance mechanisms, para-resistance is heritable. However, it does not arise from genetic mutations and can revert spontaneously. Systematic analyses of para-resistant isolates suggest that its key regulators include the stress-activated MAP kinase Hog1, the histone deacetylase subunit Snt1, the chromatin regulator Rap1, and the Sko1 transcriptional factor. Notably, molecules that disrupt biomolecular condensation and prion propagation – crucial for the inheritance of protein assemblies – block the induction of para-resistance, whereas inhibiting histone deacetylases facilitates its induction. We find that para-resistance is common in clinical isolates and, remarkably, passage through the mammalian gut triggers its acquisition, compromising fluconazole’s therapeutic efficacy. Our work defines a pervasive, prion-like epigenetic mechanism of stress adaptation and highlights potential strategies to mitigate the rapid emergence of drug resistance.
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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) | 0,001 | 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 ».