Identification of FDA-approved bifonazole as a SARS-CoV-2 blocking agent following a bioreporter drug screen
Notice bibliographique
Résumé
We established a split nanoluciferase complementation assay to rapidly screen for inhibitors that interfere with binding of the receptor binding domain (RBD) of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) spike glycoprotein with its target receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). After a screen of 1,200 US Food and Drug Administration (FDA)-approved compounds, we identified bifonazole, an imidazole-based antifungal agent, as a competitive inhibitor of RBD-ACE2 binding. Mechanistically, bifonazole binds ACE2 around residue K353, which prevents association with the RBD, affecting entry and replication of spike-pseudotyped viruses as well as native SARS-CoV-2 and its variants of concern (VOCs). Intranasal administration of bifonazole reduces lethality in K18-hACE2 mice challenged with vesicular stomatitis virus (VSV)-spike by 40%, with a similar benefit after live SARS-CoV-2 challenge. Our screen identified an antiviral agent that is effective against SARS-CoV-2 and VOCs such as Omicron that employ the same receptor to infect cells and therefore has high potential to be repurposed to control, treat, or prevent coronavirus disease 2019 (COVID-19).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».