Challenges of rapamycin repurposing as a potential therapeutic candidate for COVID-19: implications for skeletal muscle metabolic health in older persons
Notice bibliographique
Résumé
The novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged as the causative agent of the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic that has spread worldwide, resulting in over 6 million deaths as of March 2022. Older people have been disproportionately affected by the disease, as they have a greater risk of hospitalization, are more vulnerable to severe infection, and have higher mortality than younger patients. Although effective vaccines have been rapidly developed and administered globally, several clinical trials are ongoing to repurpose existing drugs to combat severe infection. One such drug, rapamycin, is currently under study for this purpose, given its immunosuppressant effects that are mediated by its inhibition of the mechanistic target of rapamycin (mTOR), a master regulator of cell growth. Consistent with this premise, acute rapamycin administration in young healthy humans blocks or attenuates mTOR and its downstream effectors, leading to the inhibition of muscle protein synthesis (MPS). Skeletal muscle mass declines when MPS is chronically lower than muscle protein breakdown. This is consequential for older people who are more susceptible to anabolic resistance (i.e., the blunting of MPS) due to reduced activity, sedentariness, or bed rest such as that associated with COVID-19 hospitalization, and who have also demonstrated a delayed or blunted ability to regain inactivity-induced muscle loss. The lack of studies investigating rapamycin administration on skeletal muscle in older people, and the emergence of effective antiviral medications against severe infection, may indicate the reduced relevance of drug repurposing for present or future pandemics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».