Development of a novel, pan-variant aerosol intervention for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
To develop a universal strategy to block SARS-CoV-2 cellular entry and infection represents a central aim for effective COVID-19 therapy. The growing impact of emerging variants of concern increases the urgency for development of effective interventions. Since ACE2 is the critical SARS-CoV-2 receptor and all tested variants bind to ACE2, some even at much increased affinity (see accompanying paper), we hypothesized that aerosol administration of clinical grade soluble human recombinant ACE2 (APN01) will neutralize SARS-CoV-2 in the airways, limit spread of infection in the lung and mitigate lung damage caused by deregulated signaling in the renin-angiotensin (RAS) and Kinin pathways. Here we show that intranasal administration of APN01 in a mouse model of SARS-CoV-2 infection dramatically reduced weight loss and prevented animal death. As a prerequisite to a clinical trial, we evaluated both virus binding activity and enzymatic activity for cleavage of Ang II following aerosolization. We report successful aerosolization for APN01, retaining viral binding as well as catalytic RAS activity. Dose range-finding and IND-enabling repeat-dose aerosol toxicology testing were conducted in dogs. Twice daily aerosol administration for two weeks at the maximum feasible concentration revealed no notable toxicities. Based on these results, a Phase I clinical trial in healthy volunteers can now be initiated, with subsequent Phase II testing in individuals with SARS-CoV-2 infection. This strategy could be used to develop a viable and rapidly actionable therapy to prevent and treat COVID-19, against all current and future SARS-CoV-2 variants.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».