Human endeavor for anti-SARS-CoV-2 pharmacotherapy: A major strategy to fight the pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The global spread of COVID-19 constitutes the most dangerous pandemic to emerge during the last one hundred years. About seventy-nine million infections and more than 1.7 million death have been reported to date, along with destruction of the global economy. With the uncertainty evolved by alarming level of genome mutations, coupled with likelihood of generating only a short lived immune response by the vaccine injections, the identification of antiviral drugs for direct therapy is the need of the hour. Strategies to inhibit virus infection and replication focus on targets such as the spike protein and non-structural proteins including the highly conserved RNA-dependent-RNA-polymerase, nucleotidyl-transferases, main protease and papain-like proteases. There is also an indirect option to target the host cell recognition systems such as angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), transmembrane protease, serine 2, host cell expressed CD147, and the host furin. A drug search strategy consensus in tandem with analysis of currently available information is extremely important for the rapid identification of anti-viral. An unprecedented display of cooperation among the scientific community regarding SARS-CoV-2 research has resulted in the accumulation of an enormous amount of literature that requires curation. Drug repurposing and drug combinations have drawn tremendous attention for rapid therapeutic application, while high throughput screening and virtual searches support de novo drug identification. Here, we examine how certain approved drugs targeting different viruses can play a role in combating this new virus and analyze how they demonstrate efficacy under clinical assessment. Suggestions on repurposing and de novo strategies are proposed to facilitate the fight against the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».