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Enregistrement W2107383745 · doi:10.1126/science.1232552

Mechanism-Based Covalent Neuraminidase Inhibitors with Broad-Spectrum Influenza Antiviral Activity

2013· article· en· W2107383745 sur OpenAlexafffund
Jin‐Hyo Kim, Ricardo Resende, Tom Wennekes, Hongming Chen, Nicole Bance, Sabrina Buchini, Andrew G. Watts, Pat Pilling, Victor A. Streltsov, Martin Petric, Richard Liggins, Susan Barrett, Jennifer L. McKimm‐Breschkin, Masahiro Niikura, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueScience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCentre for Drug Research and DevelopmentProvincial Health Services AuthoritySimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAustralian SynchrotronMichael Smith Health Research BCNational Health and Medical Research CouncilPfizer
Mots-clésNeuraminidaseMechanism (biology)VirologyBroad spectrumNeuraminidase inhibitorChemistryVirusBiologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Combinatorial chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza antiviral agents play important roles in modulating disease severity and in controlling pandemics while vaccines are prepared, but the development of resistance to agents like the commonly used neuraminidase inhibitor oseltamivir may limit their future utility. We report here on a new class of specific, mechanism-based anti-influenza drugs that function through the formation of a stabilized covalent intermediate in the influenza neuraminidase enzyme, and we confirm this mode of action with structural and mechanistic studies. These compounds function in cell-based assays and in animal models, with efficacies comparable to that of the neuraminidase inhibitor zanamivir and with broad-spectrum activity against drug-resistant strains in vitro. The similarity of their structure to that of the natural substrate and their mechanism-based design make these attractive antiviral candidates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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