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Enregistrement W4365456978 · doi:10.1021/acsinfecdis.2c00416

Sphingosine Kinases Promote Ebola Virus Infection and Can Be Targeted to Inhibit Filoviruses, Coronaviruses, and Arenaviruses Using Late Endocytic Trafficking to Enter Cells

2023· article· en· W4365456978 sur OpenAlexafffund
Corina M. Stewart, Yuxia Bo, Kathy Fu, Mable Chan, Robert Kozak, Kim Yang-Ping Apperley, Geneviève Laroche, Redaet Daniel, André M. Beauchemin, Gary Kobinger, Darwyn Kobasa, Marceline Côté

Notice bibliographique

RevueACS Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of CanadaInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute of Infection and ImmunityCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCanada Research ChairsPublic Health Agency of CanadaGovernment of CanadaPublic Health AgencyUniversity of Ottawa
Mots-clésEndosomeEndocytic cycleViral entryEbola virusEndocytosisBiologyCell biologyLipid bilayer fusionViral envelopeSphingosineVirologySphingosine kinaseViral replicationSphingosine kinase 1VirusIntracellularSphingosine-1-phosphateReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entry of enveloped viruses in host cells requires the fusion of viral and host cell membranes, a process that is facilitated by viral fusion proteins protruding from the viral envelope. These viral fusion proteins need to be triggered by host factors, and for some viruses, this event occurs inside endosomes and/or lysosomes. Consequently, these 'late-penetrating viruses' must be internalized and delivered to entry-conducive intracellular vesicles. Because endocytosis and vesicular trafficking are tightly regulated cellular processes, late-penetrating viruses also depend on specific host proteins for efficient delivery to the site of fusion, suggesting that these could be targeted for antiviral therapy. In this study, we investigated a role for sphingosine kinases (SKs) in viral entry and found that chemical inhibition of sphingosine kinase 1 (SK1) and/or SK2 and knockdown of SK1/2 inhibited entry of Ebola virus (EBOV) into host cells. Mechanistically, inhibition of SK1/2 prevented EBOV from reaching late-endosomes and lysosomes that contain the EBOV receptor, Niemann Pick C1 (NPC1). Furthermore, we present evidence that suggests that the trafficking defect caused by SK1/2 inhibition occurs independently of sphingosine-1-phosphate (S1P) signaling through cell-surface S1P receptors. Lastly, we found that chemical inhibition of SK1/2 prevents entry of other late-penetrating viruses, including arenaviruses and coronaviruses, and inhibits infection by replication-competent EBOV and SARS-CoV-2 in Huh7.5 cells. In sum, our results highlight an important role played by SK1/2 in endocytic trafficking, which can be targeted to inhibit entry of late-penetrating viruses and could serve as a starting point for the development of broad-spectrum antiviral therapeutics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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