Epistasis at the cell surface: what is the role of Erg3 loss-of-function in acquired echinocandin resistance?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Echinocandins, which target the fungal β-1,3-glucan synthase (Fks), are essential for treating invasive fungal infections, yet resistance is increasingly reported. While resistance typically arises through mutations in Fks hotspots, emerging evidence suggests a contributing role of changes in membrane sterol composition due to ERG3 mutations. Here, we present a clinical case of Nakaseomyces glabratus ( Candida glabrata ) in which combined mutations in ERG3 and FKS2 , but not FKS2 alone, appear to confer echinocandin resistance. Integrated analyses reveal a recurrent association between Erg3 loss-of-function and echinocandin resistance mediated by Fks variation across Candida species, but exclude ERG3 loss-of-function as an independent resistance mechanism. Advances in Fks structural biology and insights into echinocandin-Fks interactions support a model of epistatic crosstalk between membrane sterols and Fks function. Understanding this interaction is crucial, as it may underlie not only acquired echinocandin resistance but also the broader development of multidrug resistance across major antifungal drug classes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».