Predicting the in vivo mechanism of action for drug leads using NMR metabolomics.
Predicting the in vivo mechanism of action for drug leads using NMR metabolomics.
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DOI：
10.1021/cb200348m
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发表时间：
2012-01-20
影响因子：
4
通讯作者：
Powers, Robert
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Halouska, Steven;Fenton, Robert J.;Barletta, Raul G.;Powers, Robert
需要采取新的战略，以避免越来越多的病原体耐药菌株暴发，并扩大日益减少的有效抗微生物药物供应。药物开发的一个常见障碍是缺乏一种简单的方法来确定新的药物先导物的体内作用机制和功效。为此，我们描述了一种无偏倚的方法来预测核磁共振代谢组学数据在体内的作用机制。耻垢分枝杆菌是结核分枝杆菌的一种非致病性模式生物，用12种已知药物和从基于细胞的测定中确定的3种化学先导物治疗耻垢分枝杆菌。核磁共振分析药物引起的耻垢分枝杆菌代谢组变化导致不同的聚类模式与体内药物活性相关。相对于已知药物，新化学先导物的聚类提供了一种识别蛋白质靶点或预测体内活性的方法。
New strategies are needed to circumvent increasing outbreaks of resistant strains of pathogens and to expand the dwindling supply of effective antimicrobials. A common impediment to drug development is the lack of an easy approach to determine the in vivo mechanism of action and efficacy of novel drug leads. Towards this end, we describe an unbiased approach to predict in vivo mechanisms of action from NMR metabolomics data. Mycobacterium smegmatis, a non-pathogenic model organism for Mycobacterium tuberculosis, was treated with 12 known drugs and 3 chemical leads identified from a cell-based assay. NMR analysis of drug-induced changes to the M. smegmatis metabolome resulted in distinct clustering patterns correlating with in vivo drug activity. The clustering of novel chemical leads relative to known drugs provides a mean to identify a protein target or predict in vivo activity.
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DOI：
10.1126/science.1176667
发表时间：
2009-08-28
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Fischbach MA;Walsh CT
通讯作者：
Walsh CT
影响因子：
4.9
作者：
CHUNG, GAC;AKTAR, Z;DUNCAN, K
通讯作者：
DUNCAN, K
影响因子：
3.2
作者：
Flores, AR;Parsons, LM;Pavelka, MS Jr
通讯作者：
Pavelka, MS Jr
影响因子：
2.4
作者：
Barker, M;Rayens, W
通讯作者：
Rayens, W
影响因子：
2.8
作者：
Burguière, A;Hitchen, PG;Besra, GS
通讯作者：
Besra, GS