Validating Conditionally Essential Targets: Discovery of the First Orally Effective Biotin Inhibitor against <i>Mycobacterium Tuberculosis</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Conditionally essential pathways - such as the biotin biosynthesis - represent promising targets for new antibiotics. However, the chemical interrogation of the biotin pathway with an orally effective lead remains elusive, and the preclinical development of biotin inhibitors for mycobacterial infections in vivo is challenging due to the unusually high concentration of biotin in standard mouse models. Structure-guided optimization was applied to develop the first oral lead targeting aminotransferase BioA, a key enzyme in bacterial biotin biosynthesis, resulting in C48 , a picomolar inhibitor displaying sub-micromolar MICs against Mycobacterium tuberculosis (Mtb). Mechanism of action was confirmed by biochemical, structural, and genetic studies. C48 demonstrated favorable pharmacokinetics and excellent oral bioavailability resulting in over 39,000-fold improved exposure. We next developed an easy-to-operate, low-biotin mouse model that recapitulates human biotin physiology. C48 significantly reduced Mtb burden in this low-biotin mouse model, providing the first in vivo proof-of-concept for targeting biotin biosynthesis in Mtb.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».