Computational Study of Potential Galectin-3 Inhibitors in the Treatment of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Galectin-3 is a carbohydrate-binding protein and the most studied member of the galectin family. It regulates several functions throughout the body, among which are inflammation and post-injury remodelling. Recent studies have highlighted the similarity between Galectin-3's carbohydrate recognition domain and the so-called "galectin fold" present on the N-terminal domain of the S1 sub-unit of the SARS-CoV-2 spike protein. Sialic acids binding to the N-terminal domain of the Spike protein are known to be crucial for viral entry into humans, and the role of Galectin-3 as a mediator of lung fibrosis has long been the object of study since its levels have been found to be abnormally high in alveolar macrophages following lung injury. In this context, the discovery of a double inhibitor may both prevent viral entry and reduce post-infection pulmonary fibrosis. In this study, we use a database of 56 compounds, among which 37 have known experimental affinity with Galectin-3. We carry out virtual screening of this database with respect to Galectin-3 and Spike protein. Several ligands are found to exhibit promising binding affinity and interaction with the Spike protein's N-terminal domain as well as with Galectin-3. This finding strongly suggests that existing Galectin-3 inhibitors possess dual-binding capabilities to disrupt Spike-ACE2 interactions. Herein we identify the most promising inhibitors of Galectin-3 and Spike proteins, of which five emerge as potential dual effective inhibitors. Our preliminary results warrant further in vitro and in vivo testing of these putative inhibitors against SARS-CoV-2 with the hope of being able to halt the spread of the virus in the future.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».