NS2B‐NS3 protease inhibitors as promising compounds in the development of antivirals against Zika virus: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Zika virus (ZIKV) infections are associated with severe neurological complications and are a global public health concern. There are no approved vaccines or antiviral drugs to inhibit ZIKV replication. NS2B-NS3 protease (NS2B-NS3 pro), which is essential for viral replication, is a promising molecular target for anti-ZIKV drugs. We conducted a systematic review to identify compounds with promising effects against ZIKV; we discussed their pharmacodynamic and pharmacophoric characteristics. The online search, performed using the PubMed/MEDLINE and SCOPUS databases, yielded 56 articles; seven relevant studies that reported nine promising compounds with inhibitory activity against ZIKV NS2B-NS3 pro were selected. Of these, five (niclosamide, nitazoxanide, bromocriptine, temoporfin, and novobiocin) are currently available on the market and have been tested for off-label use against ZIKV. The 50% inhibitory concentration values of these compounds for the inhibition of NS2B-NS3 pro ranged at 0.38-21.6 µM; most compounds exhibited noncompetitive inhibition (66%). All compounds that could inhibit the NS2B-NS3 pro complex showed potent in vitro anti-ZIKV activity with a 50% effective concentration ranging 0.024-50 µM. The 50% cytotoxic concentration of the compounds assayed using A549, Vero, and WRL-69 cell lines ranged at 0.6-1388.02 µM and the selectivity index was 3.07-1698. This review summarizes the most promising antiviral agents against ZIKV that have inhibitory activity against viral proteases.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».