Autophagy, Unfolded Protein Response, and Neuropilin-1 Cross-Talk in SARS-CoV-2 Infection: What Can Be Learned from Other Coronaviruses
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is caused by the 2019-nCoV/SARS-CoV-2 virus. This severe acute respiratory syndrome is currently a global health emergency and needs much effort to generate an urgent practical treatment to reduce COVID-19 complications and mortality in humans. Viral infection activates various cellular responses in infected cells, including cellular stress responses such as unfolded protein response (UPR) and autophagy, following the inhibition of mTOR. Both UPR and autophagy mechanisms are involved in cellular and tissue homeostasis, apoptosis, innate immunity modulation, and clearance of pathogens such as viral particles. However, during an evolutionary arms race, viruses gain the ability to subvert autophagy and UPR for their benefit. SARS-CoV-2 can enter host cells through binding to cell surface receptors, including angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) and neuropilin-1 (NRP1). ACE2 blockage increases autophagy through mTOR inhibition, leading to gastrointestinal complications during SARS-CoV-2 virus infection. NRP1 is also regulated by the mTOR pathway. An increased NRP1 can enhance the susceptibility of immune system dendritic cells (DCs) to SARS-CoV-2 and induce cytokine storm, which is related to high COVID-19 mortality. Therefore, signaling pathways such as mTOR, UPR, and autophagy may be potential therapeutic targets for COVID-19. Hence, extensive investigations are required to confirm these potentials. Since there is currently no specific treatment for COVID-19 infection, we sought to review and discuss the important roles of autophagy, UPR, and mTOR mechanisms in the regulation of cellular responses to coronavirus infection to help identify new antiviral modalities against SARS-CoV-2 virus.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».