Combatting Pseudomonas aeruginosa with β-Lactam Antibiotics: A Revived Weapon?
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a significant threat to public health as an aggressive, opportunistic pathogen. The use of β-lactam antibiotics such as penicillins, cephalosporins, monobactams, and carbapenems remains a front-line treatment against P. aeruginosa. However, the widespread use of β-lactams has led to the emergence of β-lactam-resistant isolates that significantly increase the economic burden and risk of mortality in patients. With the declining productivity of the antibiotic discovery pipeline, research has investigated synergistic agents to revive the use of β-lactam antibiotics against β-lactam-resistant P. aeruginosa. In this review, we summarize the mechanism of β-lactam antibiotics and provide an overview of major mechanisms associated with β-lactam resistance in P. aeruginosa. We then describe the background and use of three promising classes of agents that have shown extensive beneficial effects with β-lactam antibiotics against P. aeruginosa, namely β-lactamase inhibitors, bacteriophages, and antimicrobial peptides. The current understanding of the mechanisms of these synergistic agents is discussed. Lastly, we provide an overview of the current barriers impeding antibiotic development, and offer a glimpse into recent advances of artificial intelligence-based discovery that may serve as a new foundation for antimicrobial discovery and treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».