Isoquercetin as an Anti-Covid-19 Medication: A Potential to Realize
Notice bibliographique
Résumé
Isoquercetin and quercetin are secondary metabolites found in a variety of plants, including edible ones. Isoquercetin is a monoglycosylated derivative of quercetin. When ingested, isoquercetin accumulates more than quercetin in the intestinal mucosa where it is converted to quercetin; the latter is absorbed into enterocytes, transported to the liver, released in circulation, and distributed to tissues, mostly as metabolic conjugates. Physiologically, isoquercetin and quercetin exhibit antioxidant, anti-inflammatory, immuno-modulatory, and anticoagulant activities. Generally isoquercetin is less active than quercetin in vitro and ex vivo , whereas it is equally or more active in vivo , suggesting that it is primarily a more absorbable precursor to quercetin, providing more favorable pharmacokinetics to the latter. Isoquercetin, like quercetin, has shown broad-spectrum antiviral activities, significantly reducing cell infection by influenza, Zika, Ebola, dengue viruses among others. This ability, together with their other physiological properties and their safety profile, has led to the proposition that administration of these flavonols could prevent infection by severe acute respiratory syndrome-coronavirus-2 (SARS-CoV-2), or arrest the progression to severity and lethality of resulting coronavirus disease of 2019 (Covid-19). In silico screening of small molecules for binding affinity to proteins involved SARS-CoV-2 life cycle has repeatedly situated quercetin and isoquercetin near to top of the list of likely effectors. If experiments in cells and animals confirm these predictions, this will provide additional justifications for the conduct of clinical trials to evaluate the prophylactic and therapeutic efficacy of these flavonols in Covid-19.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».