Targeting Host Cell Furin Proprotein Convertases as a Therapeutic Strategy against Bacterial Toxins and Viral Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens or their toxins, including influenza virus, Pseudomonas, and anthrax toxins, require processing by host proprotein convertases (PCs) to enter host cells and to cause disease. Conversely, inhibiting PCs is likely to protect host cells from multiple furin-dependent, but otherwise unrelated, pathogens. To determine if this concept is correct, we designed specific nanomolar inhibitors of PCs modeled from the extended cleavage motif TPQRERRRKKR downward arrowGL of the avian influenza H5N1 hemagglutinin. We then confirmed the efficacy of the inhibitory peptides in vitro against the fluorescent peptide, anthrax protective antigen (PA83), and influenza hemagglutinin substrates and also in mice in vivo against two unrelated toxins, anthrax and Pseudomonas exotoxin. Peptides with Phe/Tyr at P1' were more selective for furin. Peptides with P1' Thr were potent against multiple PCs. Our strategy of basing the peptide sequence on a furin cleavage motif known for an avian flu virus shows the power of starting inhibitor design with a known substrate. Our results confirm that inhibiting furin-like PCs protects the host from the distinct furin-dependent infections and lay a foundation for novel, host cell-focused therapies against acute diseases.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».