Synthese von Siderophor-Antibiotika-Konjugaten als neuartige antibakterielle Wirkstoffe

Das anhaltende Auftreten multiresistenter Krankheitserreger stellt die Wissenschaft vor große Herausforderungen. Vor allem gramnegative Bakterien sind hierbei ein bedeutendes Problem, da deren äußere Zellmembran das Eindringen von Antibiotika erschwert. Eine erfolgversprechende Methode zur Überwindung dieser im Vergleich mit grampositiven Bakterien zusätzlichen Barriere stellt die Verwendung von Siderophoren dar. Diese von Bakterien produzierten Moleküle können das essentielle Spurenelement Eisen extrazellulär in ionischer Form komplexieren und werden anschließend aktiv durch die bakteriellen Membranen transportiert. Durch die Kopplung von Antibiotika an Siderophore kann die äußere Membran als Hindernis überwunden und der Transport potenter Antibiotika zum intrazellulären Target gewährleistet werden. Im Zuge dieser Arbeit wurden verschiedene neuartige Siderophore durch computerchemische Methoden charakterisiert und daraufhin synthetisiert. Die dargestellten Siderophore wurden bezüglich Energetik und Struktur erforscht und durch chemische und biologische Assays auf ihre Eignung als Eisentransporter in E. coli hin überprüft. Mit dem hierdurch als geeignetsten künstlichen Siderophor ausgewählten MECAM wurden fünf Wirkstoffkonjugate mit Aminopenicillinen synthetisiert. Diese zeigten sich sowohl gegen verschiedene Stämme von E. coli als auch gegen klinisch relevante, multiresistente Bakterienarten den jeweiligen freien Antibiotika überlegen. So inhibierte das MECAM-Ampicillin-Konjugat 185 E. coli, S. aureus, A. baumannii und E. faecium bereits bei nanomolaren Konzentrationen. Durch die Konjugation mit MECAM konnte zudem die antibiotische Aktivität des nur gegen grampositive Keime wirksamen Antibiotikums Daptomycin auf den gramnegativen Keim A. baumannii erweitert werden. Zuletzt wurden je zwei Konjugate von MECAM und Aminopenicillinen mit Benzimidazolsalzen erzeugt, die Vorläufermoleküle TrxR-hemmender NHC-Gold(I)-Komplexe darstellen. Durch die Konjugation an Siderophore bzw. Antibiotika mit abweichendem Wirkmechanismus sollte die cytotoxische Wirkung dieser Goldkomplexe gemindert werden. Die in dieser Arbeit gewonnen Erkenntnisse unterstreichen die gewichtige Rolle von Siderophor-Wirkstoff-Konjugaten im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen und ermutigen zur Nutzung der hier etablierten Siderophorplattform MECAM in zukünftigen Studien

Uptake Mechanisms and Regulatory Responses to MECAM- and DOTAM-Based Artificial Siderophores and Their Antibiotic Conjugates in Pseudomonas aeruginosa

International audienceThe development of new antibiotics against Gram-negative bacteria has to deal with the low permeability of the outer membrane. This obstacle can be overcome by utilizing siderophore-dependent iron uptake pathways as entrance routes for antibiotic uptake. Iron-chelating siderophores are actively imported by bacteria, and their conjugation to antibiotics allows smuggling the latter into bacterial cells. Synthetic siderophore mimetics based on MECAM (1,3,5-N,N′,N″-tris-(2,3-dihydroxybenzoyl)-triaminomethylbenzene) and DOTAM (1,4,7,10-tetrakis(carbamoylmethyl)-1,4,7,10-tetraazacyclododecane) cores, both chelating iron via catechol groups, have been recently applied as versatile carriers of functional cargo. In the present study, we show that MECAM and the MECAM-ampicillin conjugate 3 transport iron into Pseudomonas aeruginosa cells via the catechol-type outer membrane transporters PfeA and PirA and DOTAM solely via PirA. Differential proteomics and quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR) showed that MECAM import induced the expression of pfeA, whereas 3 led to an increase in the expression of pfeA and ampc, a gene conferring ampicillin resistance. The presence of DOTAM did not induce the expression of pirA but upregulated the expression of two zinc transporters (cntO and PA0781), pointing out that bacteria become zinc starved in the presence of this compound. Iron uptake experiments with radioactive 55Fe demonstrated that import of this nutrient by MECAM and DOTAM was as efficient as with the natural siderophore enterobactin. The study provides a functional validation for DOTAM- and MECAM-based artificial siderophore mimetics as vehicles for the delivery of cargo into Gram-negative bacteria

Species distribution models affected by positional uncertainty in species occurrences can still be ecologically interpretable

Species distribution models (SDMs) have become a common tool in studies of species-environment relationships but can be negatively affected by positional uncertainty of underlying species occurrence data. Previous work has documented the effect of positional uncertainty on model predictive performance, but its consequences for inference about species-environment relationships remain largely unknown. Here we use over 12 000 combinations of virtual and real environmental variables and virtual species, as well as a real case study, to investigate how accurately SDMs can recover species-environment relationships after applying known positional errors to species occurrence data. We explored a range of environmental predictors with various spatial heterogeneity, species' niche widths, sample sizes and magnitudes of positional error. Positional uncertainty decreased predictive model performance for all modeled scenarios. The absolute and relative importance of environmental predictors and the shape of species-environmental relationships co-varied with a level of positional uncertainty. These differences were much weaker than those observed for overall model performance, especially for homogenous predictor variables. This suggests that, at least for the example species and conditions analyzed, the negative consequences of positional uncertainty on model performance did not extend as strongly to the ecological interpretability of the models. Although the findings are encouraging for practitioners using SDMs to reveal generative mechanisms based on spatially uncertain data, they suggest greater consequences for applications utilizing distributions predicted from SDMs using positionally uncertain data, such as conservation prioritization and biodiversity monitoring.Peer reviewe