Quercetin as a potential nutraceutic against coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a viral disease that affects several human organs and systems. Preventive or prophylactic treatments are specifically useful in emerging infectious diseases such as COVID-19 because they reduce the need for hospitalization and public health spending. Although the SARS-CoV-2 preventive effect of several therapeutic agents (e.g., hydroxychloroquine/chloroquine, remdesivir, lopinavir, and ritonavir) has been extensively evaluated, none of them have demonstrated significant clinical efficacy. Method: We aim to address and discuss the recently published studies on the chemoprophylactic potential of quercetin against SARS-CoV-2. A literature search was carried out on different databases, such as PubMed/MEDLINE, Scielo, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, and Clinical Trials.gov. Studies that report the effect of quercetin against SARS-CoV-2 or other types of coronaviruses were included and critically evaluated. Results: Studies have shown that quercetin, an FDA-approved flavonoid used as an antioxidant and anti-inflammatory agent, inhibits the entry of coronavirus (SARS-CoV) into the host cell. Moreover, an in silico study showed that quercetin is a potent inhibitor of the SARS-CoV-2 main protease (Mpro), suggesting that this flavonoid is also active against COVID-19. Conclusions: Because quercetin might prevent and lessen the duration of SARS-CoV-2 infections, it is plausible to assume that the prophylactic use of this flavonoid produces several clinical benefits. However, this preliminary evidence needs to be confirmed by in vitro assays and, posteriorly, in randomized clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».