Could Endogenous Glucocorticoids Influence SARS-CoV-2 Infectivity?
Notice bibliographique
Résumé
Endogenous glucocorticoids and their synthetic analogues, such as dexamethasone, stimulate receptor-mediated signal transduction mechanisms on target cells. Some of these mechanisms result in beneficial outcomes whereas others are deleterious in the settings of pathogen infections and immunological disorders. Here, we review recent studies by several groups, including our group, showing that glucocorticoids can directly interact with protein components on SARS-CoV-2, the causative agent of COVID-19. We postulate an antiviral defence mechanism by which endogenous glucocorticoids (e.g., cortisol produced in response to SARS-CoV-2 infection) can bind to multiple sites on SARS-CoV-2 surface protein, Spike, inducing conformational alterations in Spike subunit 1 (S1) that inhibit SARS-CoV-2 interaction with the host SARS-CoV-2 receptor, ACE2. We suggest that glucocorticoids-mediated inhibition of S1 interaction with ACE2 may, consequently, affect SARS-CoV-2 infectivity. Further, glucocorticoids interactions with Spike could protect against a broad spectrum of coronaviruses and their variants that utilize Spike for infection of the host. These notions may be useful for the design of new antivirals for coronavirus diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».