A novel highly potent inhibitor of TMPRSS2-like proteases blocks SARS-CoV-2 variants of concern and is broadly protective against infection and mortality in mice
Notice bibliographique
Résumé
Summary The COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus remains a global public health crisis. Although widespread vaccination campaigns are underway, their efficacy is reduced against emerging variants of concern (VOCs) 1,2 . Development of host-directed therapeutics and prophylactics could limit such resistance and offer urgently needed protection against VOCs 3,4 . Attractive pharmacological targets to impede viral entry include type-II transmembrane serine proteases (TTSPs), such as TMPRSS2, whose essential role in the virus lifecycle is responsible for the cleavage and priming of the viral spike protein 5–7 . Here, we identify and characterize a small-molecule compound, N-0385, as the most potent inhibitor of TMPRSS2 reported to date. N-0385 exhibited low nanomolar potency and a selectivity index of >10 6 at inhibiting SARS-CoV-2 infection in human lung cells and in donor-derived colonoids 8 . Importantly, N-0385 acted as a broad-spectrum coronavirus inhibitor of two SARS-CoV-2 VOCs, B.1.1.7 and B.1.351. Strikingly, single daily intranasal administration of N-0385 early in infection significantly improved weight loss and clinical outcomes, and yielded 100% survival in the severe K18-human ACE2 transgenic mouse model of SARS-CoV-2 disease. This demonstrates that TTSP-mediated proteolytic maturation of spike is critical for SARS-CoV-2 infection in vivo and suggests that N-0385 provides a novel effective early treatment option against COVID-19 and emerging SARS-CoV-2 VOCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».