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Enregistrement W4315880997 · doi:10.1101/2023.01.10.523518

Anthracyclines inhibit SARS-CoV-2 infection

2023· preprint· en· W4315880997 sur OpenAlexafffund
Zhen Wang, Qinghua Pan, Ling Ma, Jian‐Yuan Zhao, Fiona McIntosh, Zhenlong Liu, Shilei Ding, Rongtuan Lin, Shan Chen, Andrés Finzi, Chen Liang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVirologyDrugBiologyAntiviral drugPharmacologyVirusMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Vaccines and drugs are two effective medical interventions to mitigate SARS-CoV-2 infection. Three SARS-CoV-2 inhibitors, remdesivir, paxlovid, and molnupiravir, have been approved for treating COVID-19 patients, but more are needed, because each drug has its limitation of usage and SARS-CoV-2 constantly develops drug resistance mutations. In addition, SARS-CoV-2 drugs have the potential to be repurposed to inhibit new human coronaviruses, thus help to prepare for future coronavirus outbreaks. We have screened a library of microbial metabolites to discover new SARS-CoV-2 inhibitors. To facilitate this screening effort, we generated a recombinant SARS-CoV-2 Delta variant carrying the nano luciferase as a reporter for measuring viral infection. Six compounds were found to inhibit SARS-CoV-2 at the half maximal inhibitory concentration (IC50) below 1 μM, including the anthracycline drug aclarubicin that markedly reduced viral RNA-dependent RNA polymerase (RdRp)-mediated gene expression, whereas other anthracyclines inhibited SARS-CoV-2 by activating the expression of interferon and antiviral genes. As the most commonly prescribed anti-cancer drugs, anthracyclines hold the promise of becoming new SARS-CoV-2 inhibitors. IMPORTANCE Microbial metabolites are a rich source of bioactive molecules. The best examples are antibiotics and immunosuppressants that have transformed the practice of modern medicine and saved millions of lives. Recently, some microbial metabolites were reported to have antiviral activity, including the inhibition of Zika virus and Ebola virus. In this study, we discovered several microbial metabolites that effectively inhibit SARS-CoV-2 infection, including anthracyclines that have also been shown to inhibit other viruses including Ebola virus through enhancing interferon responses, which indicates potentially broad antiviral properties of these microbial metabolites and can lead to the discovery of pan-antiviral molecules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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