Effect of cannabidiol on apoptosis and cellular interferon and interferon-stimulated gene responses to the SARS-CoV-2 genes <i>ORF8</i> , <i>ORF10</i> and <i>M protein</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To study effects on cellular innate immune responses to novel genes ORF8 and ORF10, and the more conserved Membrane protein ( M protein ) from the Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) that causes COVID-19, either alone, or in combination with cannabidiol (CBD). Main Methods HEK293 cells were transfected with a control plasmid, or plasmids expressing ORF8 , ORF10 , or M protein , and assayed for cell number and markers of apoptosis at 24 h, and expression of interferon and interferon-stimulated genes at 14 h. Key findings A significant reduction in cell number, and increase in early and late apoptosis, was found after 24 h in cells where expression of viral genes was combined with 1-2 μM CBD treatment, but not in control-transfected cells treated with CBD, or in cells expressing viral genes but treated only with vehicle. CBD (2 μM) augmented expression of IFNγ , IFNλ1 and IFNλ2/3 , as well as the 2’-5’-oligoadenylate synthetase (OAS) family members OAS1 , OAS2 , OAS3 , and OASL, in cells expressing ORF8 , ORF10 , and M protein . CBD also augmented expression of these genes in control cells not expressing viral genes, without enhancing apoptosis. Significance Our results demonstrate a poor ability of HEK293 cells to respond to SARS-CoV-2 genes alone, but suggest an augmented innate anti-viral response to these genes in the presence of CBD. Furthermore, our results indicate that CBD may prime components of the innate immune system, increasing readiness to respond to viral infection without activating apoptosis, and therefore could be studied for potential in prophylaxis.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».