Identification of 53 compounds that block Ebola virus-like particle entry via a repurposing screen of approved drugs
Notice bibliographique
Résumé
In light of the current outbreak of Ebola virus disease, there is an urgent need to develop effective therapeutics to treat Ebola infection, and drug repurposing screening is a potentially rapid approach for identifying such therapeutics. We developed a biosafety level 2 (BSL-2) 1536-well plate assay to screen for entry inhibitors of Ebola virus-like particles (VLPs) containing the glycoprotein (GP) and the matrix VP40 protein fused to a beta-lactamase reporter protein and applied this assay for a rapid drug repurposing screen of Food and Drug Administration (FDA)-approved drugs. We report here the identification of 53 drugs with activity of blocking Ebola VLP entry into cells. These 53 active compounds can be divided into categories including microtubule inhibitors, estrogen receptor modulators, antihistamines, antipsychotics, pump/channel antagonists, and anticancer/antibiotics. Several of these compounds, including microtubule inhibitors and estrogen receptor modulators, had previously been reported to be active in BSL-4 infectious Ebola virus replication assays and in animal model studies. Our assay represents a robust, effective and rapid high-throughput screen for the identification of lead compounds in drug development for the treatment of Ebola virus infection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».