Nucleic Acid-Sensing Pathways During SARS-CoV-2 Infection: Expectations versus Reality
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has affected millions of people and crippled economies worldwide. The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) responsible for this pandemic has triggered avid research on its pathobiology to better understand the pathophysiology of COVID-19. In the absence of approved antiviral therapeutic strategies or vaccine platforms capable of effectively targeting this global threat, the hunt for effective therapeutics has led to many candidates being actively evaluated for their efficacy in controlling or preventing COVID-19. In this review, we gathered current evidence on the innate nucleic acid-sensing pathways expected to be elicited by SARS-CoV-2 and the immune evasion mechanisms they have developed to promote viral replication and infection. Within the nucleic acid-sensing pathways, SARS-CoV-2 infection and evasion mechanisms trigger the activation of NOD-signaling and NLRP3 pathways leading to the production of inflammatory cytokines, IL-1β and IL-6, while muting or blocking cGAS-STING and interferon type I and III pathways, resulting in decreased production of antiviral interferons and delayed innate response. Therefore, blocking the inflammatory arm and boosting the interferon production arm of nucleic acid-sensing pathways could facilitate early control of viral replication and dissemination, prevent disease progression, and cytokine storm development. We also discuss the rationale behind therapeutic modalities targeting these sensing pathways and their implications in the treatment of COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».