How COVID-19 Hijacks the Cytoskeleton: Therapeutic Implications
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».