Broad Antiviral Effects of Echinacea purpurea against SARS-CoV-2 Variants of Concern and Potential Mechanism of Action
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 variants of concern (VOCs) represent an alarming threat as they show altered biological behavior and may escape vaccination effectiveness. Broad-spectrum antivirals could play an important role to control infections. The activity of Echinacea purpurea (Echinaforce® extract, EF) against (i) VOCs B1.1.7 (alpha), B.1.351.1 (beta), P.1 (gamma), B1.617.2 (delta), AV.1 (Scottish), B1.525 (eta), and B.1.1.529.BA1 (omicron); (ii) SARS-CoV-2 spike (S) protein-pseudotyped viral particles and reference strain OC43 as well as (iii) wild type SARS-CoV-2 (Hu-1) was analyzed. Molecular dynamics (MD) were applied to study the interaction of Echinacea’s phytochemical markers with known pharmacological viral and host cell targets. EF extract broadly inhibited the propagation of all investigated SARS-CoV-2 VOCs as well as the entry of SARS-CoV-2 pseudoparticles at EC50′s ranging from 3.62 to 12.03 µg/mL. The preventive addition of 25 µg/mL EF to epithelial cells significantly reduced sequential infection with SARS-CoV-2 (Hu-1) and OC43. MD analyses showed constant binding affinities to VOC-typical S protein variants for alkylamides, caftaric acid, and feruloyl-tartaric acid in EF extract and interactions with serine protease TMPRSS-2. EF extract demonstrated stable virucidal activity across seven tested VOCs, likely due to the constant affinity of the contained phytochemical substances to all spike variants. A possible interaction of EF with TMPRSS-2 partially would explain the cell protective benefits of the extract by the inhibition of membrane fusion and cell entry. EF may therefore offer a supportive addition to vaccination endeavors in the control of existing and future SARS-CoV-2 virus mutations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».