Discovery of Antivirals Using Phage Display
Notice bibliographique
Résumé
The latest coronavirus disease outbreak, COVID-19, has brought attention to viral infections which have posed serious health threats to humankind throughout history. The rapid global spread of COVID-19 is attributed to the increased human mobility of today's world, yet the threat of viral infections to global public health is expected to increase continuously in part due to increasing human-animal interface. Development of antiviral agents is crucial to combat both existing and novel viral infections. Recently, there is a growing interest in peptide/protein-based drug molecules. Antibodies are becoming especially predominant in the drug market. Indeed, in a remarkably short period, four antibody therapeutics were authorized for emergency use in COVID-19 treatment in the US, Russia, and India as of November 2020. Phage display has been one of the most widely used screening methods for peptide/antibody drug discovery. Several phage display-derived biologics are already in the market, and the expiration of intellectual property rights of phage-display antibody discovery platforms suggests an increment in antibody drugs in the near future. This review summarizes the most common phage display libraries used in antiviral discovery, highlights the approaches employed to enhance the antiviral potency of selected peptides/antibody fragments, and finally provides a discussion about the present status of the developed antivirals in clinic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».