Nucleic Acid-Based Treatments Against COVID-19: Potential Efficacy of Aptamers and siRNAs
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant efforts, there are currently no approved treatments for COVID-19. However, biotechnological approaches appear to be promising in the treatment of the disease. Accordingly, nucleic acid-based treatments including aptamers and siRNAs are candidates that might be effective in COVID-19 treatment. Aptamers can hamper entry and replication stages of the SARS-CoV-2 infection, while siRNAs can cleave the viral genomic and subgenomic RNAs to inhibit the viral life cycle and reduce viral loads. As a conjugated molecule, aptamer-siRNA chimeras have proven to be dual-functioning antiviral therapy, acting both as virus-neutralizing and replication-interfering agents as well as being a siRNA targeted delivery approach. Previous successful applications of these compounds against various stages of the pathogenesis of diseases and viral infections, besides their advantages over other alternatives, might provide sufficient rationale for the application of these nucleic acid-based drugs against the SARS-CoV-2. However, none of them are devoid of limitations. Here, the literature was reviewed to assess the plausibility of using aptamers, siRNAs, and aptamer-siRNA chimeras against the SARS-CoV-2 based on their previously established effectiveness, and discussing challenges lie in applying these molecules.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».