Deuterated Drugs and Biomarkers in the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a highly contagious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Initially identified in Wuhan (China) in December 2019, COVID-19 rapidly spread globally, resulting in the COVID-19 pandemic. Carriers of the SARS-CoV-2 can experience symptoms ranging from mild to severe (or no symptoms whatsoever). Although vaccination provides extra immunity toward SARS-CoV-2, there has been an urgent need to develop treatments for COVID-19 to alleviate symptoms for carriers of the disease. In seeking a potential treatment, deuterated compounds have played a critical role either as therapeutic agents or as internal MS standards for studying the pharmacological properties of new drugs by quantifying the parent compounds and metabolites. We have identified >70 examples of deuterium-labeled compounds associated with treatment of COVID-19. Of these, we found 9 repurposed drugs and >20 novel drugs studied for potential therapeutic roles along with a total of 38 compounds (drugs, biomarkers, and lipids) explored as internal mass spectrometry standards. This review details the synthetic pathways and modes of action of these compounds (if known), and a brief analysis of each study.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».