The Significance of Natural Product Derivatives and Traditional Medicine for COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). To date, there have been more than 10 million reported cases, more than 517,000 deaths in 215 countries, areas or territories. There is no effective antiviral medicine to prevent or treat COVID-19. Natural products and traditional medicine products with known safety profiles are a promising source for the discovery of new drug leads. There is increasing number of publications reporting the effect of natural products and traditional medicine products on COVID-19. In our review, we provide an overview of natural products and their derivatives or mimics, as well as traditional medicine products, which were reported to exhibit potential to inhibit SARS-CoV-2 infection in vitro, and to manage COVID-19 in vivo, or in clinical reports or trials. These natural products and traditional medicine products are categorized in several classes: (1) anti-malaria drugs including chloroquine and hydroxychloroquine, (2) antivirals including nucleoside analogs (remdesivir, favipiravir, β-D-N4-hydroxycytidine, ribavirin and among others), lopinavir/ritonavir and arbidol, (3) antibiotics including azithromycin, ivermectin and teicoplanin, (4) anti-protozoal drug, emetine, anti-cancer drug, homoharringtonine, and others, as well as (5) traditional medicine (Lian Hua Qing Wen Capsule, Shuang Huang Lian Oral Liquid, Qingfei Paidu Decoction and Scutellariae Radix). Randomized, double-blind and placebo-controlled large clinical trials are needed to provide solid evidence for the potential effective treatment. Currently, drug repurposing is a promising strategy to quickly find an effective treatment for COVID-19. In addition, carefully combined cocktails need to be examined for preventing a COVID-19 pandemic and the resulting global health concerns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,259 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle