Dual inhibition of TMPRSS2 and Cathepsin B prevents SARS-CoV-2 infection in iPS cells
Notice bibliographique
Résumé
It has been reported that many receptors and proteases are required for severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infection. Although angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is the most important of these receptors, little is known about the contribution of other genes. In this study, we examined the roles of neuropilin-1, basigin, transmembrane serine proteases (TMPRSSs), and cathepsins (CTSs) in SARS-CoV-2 infection using the CRISPR interference system and ACE2-expressing human induced pluripotent stem (iPS) cells. Double knockdown of TMPRSS2 and cathepsin B (CTSB) reduced the viral load to 0.036% ± 0.021%. Consistently, the combination of the CTPB inhibitor CA-074 methyl ester and the TMPRSS2 inhibitor camostat reduced the viral load to 0.0078% ± 0.0057%. This result was confirmed using four SARS-CoV-2 variants (B.1.3, B.1.1.7, B.1.351, and B.1.1.248). The simultaneous use of these two drugs reduced viral load to less than 0.01% in both female and male iPS cells. These findings suggest that compounds targeting TMPRSS2 and CTSB exhibit highly efficient antiviral effects independent of gender and SARS-CoV-2 variant.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».