GSK-3 Inhibition as a Therapeutic Approach Against SARs CoV2: Dual Benefit of Inhibiting Viral Replication While Potentiating the Immune Response
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV2 (COVID-19) pandemic and uncertainties in developing a vaccine have created an urgent need for new therapeutic approaches. A key question is whether it is possible to make rational predictions of new therapies based on the presently available scientific and medical information. In this regard, I have noticed an omission in the present analysis in the literature related to the exploitation of glycogen synthase kinase 3 (GSK-3) as a therapeutic approach. This is based on two key observations, that GSK-3 inhibitors can simultaneously block SARs viral replication, while boosting CD8+ adaptive T-cell and innate natural killer (NK) responses. Firstly, it is already clear that GSK-3 phosphorylation of SARs CoV1 N protein on key serine residues is needed for viral replication such that small molecule inhibitors (SMIs) of GSK-3 can inhibit viral replication. In comparing protein sequences, I show here that the key sites in the N protein of SARs CoV1 N for replication are conserved in SARs CoV2. This strongly suggests that GSK-3 SMIs will also inhibit SARs Cov2 replication. Secondly, we and others have previously documented that GSK-3 SMIs markedly enhance CD8+ cytolytic T-cell (CTL) and NK cell anti-viral effector functions leading to a reduction in both acute and chronic viral infections in mice. My hypothesis is that the repurposing of low-cost inhibitors of GSK-3 such as lithium will limit SARS-CoV2 infections by both reducing viral replication and potentiating the immune response against the virus. To date, there has been no mention of this dual connection between GSK-3 and SARs CoV2 in the literature. To my knowledge, no other drugs exist with the potential to simultaneously target both viral replication and immune response against SARs CoV2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».