Sanfetrinem, an oral β-lactam antibiotic repurposed for the treatment of tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is historically the world's deadliest infectious disease. New TB drugs that can avoid pre-existing resistance are desperately needed. The β-lactams are the oldest and most widely used class of antibiotics to treat bacterial infections but, for a variety of reasons, they were largely ignored until recently as a potential treatment option for TB. Recently, a growing body of evidence indicates that later-generation carbapenems in the presence of β-lactamase inhibitors could play a role in TB treatment. However, most of these drugs can only be administered intravenously in the clinic. We performed a screening of β-lactams against intracellular Mycobacterium tuberculosis (Mtb) and identified sanfetrinem cilexetil as a promising oral β-lactam candidate. Preclinical in vitro and in vivo studies demonstrated that: (i) media composition impacts the activity of sanfetrinem against Mtb, being more potent in the presence of physiologically relevant cholesterol as the only carbon source, compared to the standard broth media; (ii) sanfetrinem shows broad spectrum activity against Mtb clinical isolates, including MDR/XDR strains; (iii) sanfetrinem is rapidly bactericidal in vitro against Mtb despite being poorly stable in the assay media; (iv) there are strong in vitro synergistic interactions with amoxicillin, ethambutol, rifampicin and rifapentine and, (v) sanfetrinem cilexetil is active in an in vivo model of infection. These data, together with robust pre-clinical and clinical studies of broad-spectrum carbapenem antibiotics carried out in the 1990s by GSK, identified sanfetrinem as having potential for treating TB and catalyzed a repurposing proof-of-concept Phase 2a clinical study (NCT05388448) in South Africa.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».