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Enregistrement W3147322045 · doi:10.2174/2666796702666210329141042

Lipid Lowering Natural Products Targeting hPCSK9 May Prevent the Severity of COVID-19 Infection

2021· article· en· W3147322045 sur OpenAlexaff
Ajoy Basak, Jaishree Vaijanathappa, Sarmistha Basak

Notice bibliographique

RevueCoronaviruses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirologyVirusDengue virusMiddle East respiratory syndromeRNA virusViral replicationBiologyDiseaseMedicineRNAGeneCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The deadly outbreak of COVID-19 disease caused by novel SARS CoV2 has created an unprecedented global health crisis affecting every sectors of human life and enormous damage to world’s economy. With >16.1 million infections and >650,000 deaths worldwide as of July 27, 2020, there is no treatment for this disease neither is there any available vaccine. Serious research efforts are ongoing on all fronts including treatment, prevention and diagnosis to combat the spread of this infection. A number of targets that include both viral and host proteins have been identified and became part of intense investigation. In this respect the viral surface spike (S) glycoprotein caught the attention most. It is cleaved by multiple host proteases to allow recognition by host receptor human Angiotensin Converting Enzyme2 (hACE2) leading to fusion and viral replication. Natural products, small compounds, antioxidants, peptides, proteins, oligonucleotides, antibodies and other compounds are under investigation for development of antiviral agents against COVID- 19. Objective: Recently cholesterol lowering phytocompounds Quercetin, Swertiamarin and Berberine which promote human Low Density Lipoprotein Receptor (hLDLR) via inhibition of human Proprotein Convertase Subtilisin Kexin9 (hPCSK9) have been shown to block viral infections caused by ebola, influenza, Respiratory Syncytial Virus (RSV), Hepatitis C virus (HCV) and other RNA type viruses. Since SARS CoV2 is a RNA virus with similar genetic structure and infection machinery, it is hypothesised that these phytocompounds may also exhibit antiviral property against COVID-19. Methods: Our above concept is based on recently published studies as well as our herein presented in silico modeling and computational data which suggested strong interactions of hPCSK9 with above phytocompounds and most importantly with hACE2 following its complexation with receptor binding domain (RBD) of SARS CoV2 S protein. Results: These results and a proposed schematic model showing association of hPCSK9 with SARS CoV2 infection are presented in this manuscript. It is proposed that hPCSK9 plays the role of a co-receptor in binding with hACE2:RBD complex and thereby facilitates viral fusion. Conclusion: Our studies suggest that PCSK9 inhibitors may provide beneficial effect against COVID-19 infection by retarding viral fusion through displacement of bound hPCSK9 from its complex with ACE2:RBD of SARS CoV2 S protein.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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