Unraveling the mechanisms behind the enhanced efficacy of β-lactam-based sideromycins
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have explored combining β-lactams with siderophores to create Trojan horse molecules that can penetrate the outer membrane of Gram-negative bacteria via TonB-dependent transporter (TBDT). While the main advantage explaining their enhanced antibiotic activity is believed to be improved membrane permeability, other factors remain underexplored. This study evaluates three siderophore-β-lactam compounds: a bis-catechol siderophore linked to ampicillin or loracarbef, and a mixed bis-catechol-mono-hydroxamate siderophore linked to cefaclor. Minimal inhibitory concentrations showed that siderophore conjugation could enhance β-lactam efficacy by over 8000-fold. Comparison with unconjugated β-lactams revealed a complex interplay between β-lactamase susceptibility, competition with endogenous siderophore, membrane uptake, and binding to penicillin-binding proteins (PBPs). Enhanced PBP binding, particularly in Escherichia coli, emerged as a key factor contributing to improved bacterial inhibition by siderophore-β-lactam conjugates. Overall, the study provides insights into how siderophore conjugation enhances β-lactam activity and the therapeutic potential of the conjugates as narrow or broad-spectrum antibiotics.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».