A cell-based assay to discover inhibitors of SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase
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Notice bibliographique
Résumé
Antiviral therapeutics is one effective avenue to control and end this devastating COVID-19 pandemic. The viral RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) of SARS-CoV-2 has been recognized as a valuable target of antivirals. However, the cell-free SARS-CoV-2 RdRp biochemical assay requires the conversion of nucleotide prodrugs into the active triphosphate forms, which regularly occurs in cells yet is a complicated multiple-step chemical process in vitro, and thus hinders the utility of this cell-free assay in the rapid discovery of RdRp inhibitors. In addition, SARS-CoV-2 exoribonuclease provides the proof-reading capacity to viral RdRp, thus creates relatively high resistance threshold of viral RdRp to nucleotide analog inhibitors, which must be examined and evaluated in the development of this class of antivirals. Here, we report a cell-based assay to evaluate the efficacy of nucleotide analog compounds against SARS-CoV-2 RdRp and assess their tolerance to viral exoribonuclease-mediated proof-reading. By testing seven commonly used nucleotide analog viral polymerase inhibitors, Remdesivir, Molnupiravir, Ribavirin, Favipiravir, Penciclovir, Entecavir and Tenofovir, we found that both Molnupiravir and Remdesivir showed the strong inhibition of SARS-CoV-2 RdRp, with EC50 value of 0.22 μM and 0.67 μM, respectively. Moreover, our results suggested that exoribonuclease nsp14 increases resistance of SARS-CoV-2 RdRp to nucleotide analog inhibitors. We also determined that Remdesivir presented the highest resistance to viral exoribonuclease activity in cells. Therefore, we have developed a cell-based SARS-CoV-2 RdRp assay which can be deployed to discover SARS-CoV-2 RdRp inhibitors that are urgently needed to treat COVID-19 patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle