Chloroquine is a potent inhibitor of SARS coronavirus infection and spread
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome (SARS) is caused by a newly discovered coronavirus (SARS-CoV). No effective prophylactic or post-exposure therapy is currently available. RESULTS: We report, however, that chloroquine has strong antiviral effects on SARS-CoV infection of primate cells. These inhibitory effects are observed when the cells are treated with the drug either before or after exposure to the virus, suggesting both prophylactic and therapeutic advantage. In addition to the well-known functions of chloroquine such as elevations of endosomal pH, the drug appears to interfere with terminal glycosylation of the cellular receptor, angiotensin-converting enzyme 2. This may negatively influence the virus-receptor binding and abrogate the infection, with further ramifications by the elevation of vesicular pH, resulting in the inhibition of infection and spread of SARS CoV at clinically admissible concentrations. CONCLUSION: Chloroquine is effective in preventing the spread of SARS CoV in cell culture. Favorable inhibition of virus spread was observed when the cells were either treated with chloroquine prior to or after SARS CoV infection. In addition, the indirect immunofluorescence assay described herein represents a simple and rapid method for screening SARS-CoV antiviral compounds.
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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 ».