An ultrasensitive microfluidic approach reveals correlations between the physico-chemical and biological activity of experimental peptide antibiotics
An ultrasensitive microfluidic approach reveals correlations between the physico-chemical and biological activity of experimental peptide antibiotics
复制标题
超灵敏微流体方法揭示了实验肽抗生素的物理化学和生物活性之间的相关性
DOI：
10.1101/2021.09.08.459503
复制
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cama J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cama J
抗生素耐药性对现代医学控制感染的能力提出了挑战。鉴于对新抗菌剂的迫切需求，多肽抗生素具有特别的前景。这些药剂从细菌最暴露的部位细胞膜开始攻击细菌的多个目标。然而，缺乏合适的方法来量化多肽抗生素在膜和细胞水平上的功效。在这里，我们采用两个互补的微流体平台来探测两个实验系列的多肽抗生素的结构-活性关系。我们揭示了每个肽的物理化学活性在膜水平和生物活性在细胞水平之间的强相关性。我们通过测定化合物对数百个单个巨脂囊泡的膜溶解活性，以及通过用单细胞分辨率定量克隆细菌群体内的表型反应来实现这一知识。我们的策略被证明能够检测它们之间具有单个氨基酸取代的肽的差异反应，并且可以加速肽抗菌剂的合理设计和开发。
Antimicrobial resistance challenges the ability of modern medicine to contain infections. Given the dire need for new antimicrobials, polypeptide antibiotics hold particular promise. These agents hit multiple targets in bacteria starting with their most exposed regions—their membranes. However, suitable approaches to quantify the efficacy of polypeptide antibiotics at the membrane and cellular level have been lacking. Here, we employ two complementary microfluidic platforms to probe the structure–activity relationships of two experimental series of polypeptide antibiotics. We reveal strong correlations between each peptide’s physicochemical activity at the membrane level and biological activity at the cellular level. We achieve this knowledge by assaying the membranolytic activities of the compounds on hundreds of individual giant lipid vesicles, and by quantifying phenotypic responses within clonal bacterial populations with single-cell resolution. Our strategy proved capable of detecting differential responses for peptides with single amino acid substitutions between them, and can accelerate the rational design and development of peptide antimicrobials.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.3
作者：
Cama J;Leszczynski R;Tang PK;Khalid A;Lok V;Dowson CG;Ebata A
通讯作者：
Ebata A
影响因子：
4.8
作者：
G. Klein;B. Lindner;H. Brade;S. Raina
通讯作者：
S. Raina
影响因子：
3.2
作者：
Al Nahas K;Keyser UF
通讯作者：
Keyser UF
影响因子：
2.9
作者：
Huang, HW
通讯作者：
Huang, HW
两国模型
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
Ideas of Quantum Chemistry
影响因子：
--
作者：
S. Luthra;K. Salhiyyah;G. Dritsakis;K. Thorne;E. Dixon;S. Ohri;R. Holt
通讯作者：
R. Holt