Switching Host Metabolism as an Approach to Dampen SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 pandemic, a global threat, adversely affects all daily lives, altered governmental plans around the world, and urges the development of therapeutics and prophylactics to avoid the expansion of the viral infection. With the recent gradual opening after long lockdown, several recommendations have been placed, with dietary modification as one of the most important approaches that have been appraised. SUMMARY: Here, we are reviewing how changing the host metabolism, particularly changing the host metabolic state from the carbohydrate-dependent glycolytic state to a fat-dependent ketogenic state, may affect viral replication. Furthermore, the impact of intermittent fasting (IF) in triggering metabolic switch along with the impact of supplementation with medium-chain triglycerides (MCTs) such as lauric acid in repressing the envelope formation and viral replication is also addressed. The amalgamation of IF and a ketogenic diet rich in MCTs is thought to work as a prophylactic measure for normal people and adjunct therapy for infected persons. Key Message: A diet regimen of ketogenic breakfast along with supplementation with two doses of lauric acid-rich MCTs at breakfast and lunch times, followed by 8-12-h IF and a dinner rich with fruits and vegetables, could be a potential prophylactic strategy and adjuvant therapy to combat SARS-CoV-2 infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».