How COVID-19 Hijacks the Cytoskeleton: Therapeutic Implications
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 virus invades and replicates within host cells by "hijacking" biomolecular machinery, gaining control of the microtubule cytoskeleton. After attaching to membrane receptors and entering cells, the SARS-CoV-2 virus co-opts the dynamic intra-cellular cytoskeletal network of microtubules, actin, and the microtubule-organizing center, enabling three factors that lead to clinical pathology: (1) viral load due to intra-cellular trafficking, (2) cell-to-cell spread by filopodia, and (3) immune dysfunction, ranging from hyper-inflammatory cytokine storm to ineffective or absent response. These factors all depend directly on microtubules and the microtubule-organizing center, as do cell functions such as mitosis and immune cell movement. Here we consider how the SARS-CoV-2 virus may "hijack" cytoskeletal functions by docking inside the microtubule-organizing center's centriole "barrels", enabling certain interactions between the virus's positively charged spike ("S") proteins and negatively charged C-termini of the microtubules that the centriole comprises, somewhat like fingers on a keyboard. This points to the potential benefit of therapies aimed not directly at the virus but at the microtubules and microtubule-organizing center of the host cell on which the virus depends. These therapies could range from anti-microtubule drugs to low-intensity ultrasound (megahertz mechanical vibrations) externally applied to the vagus nerve at the neck and/or to the spleen (since both are involved in mediating inflammatory response). Given that ultrasound imaging machines suitable for vagal/splenic ultrasound are available for clinical trials in every hospital, we recommend an alternative therapeutic approach for COVID-19 based on addressing and normalizing the host cell microtubules and microtubule-organizing centers co-opted by the SARS-CoV-2 virus.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle