Blood pH Analysis in Combination with Molecular Medical Tools in Relation to COVID-19 Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
The global outbreak of SARS-CoV-2/COVID-19 provided the stage to accumulate an enormous biomedical data set and an opportunity as well as a challenge to test new concepts and strategies to combat the pandemic. New research and molecular medical protocols may be deployed in different scientific fields, e.g., glycobiology, nanopharmacology, or nanomedicine. We correlated clinical biomedical data derived from patients in intensive care units with structural biology and biophysical data from NMR and/or CAMM (computer-aided molecular modeling). Consequently, new diagnostic and therapeutic approaches against SARS-CoV-2 were evaluated. Specifically, we tested the suitability of incretin mimetics with one or two pH-sensitive amino acid residues as potential drugs to prevent or cure long-COVID symptoms. Blood pH values in correlation with temperature alterations in patient bodies were of clinical importance. The effects of biophysical parameters such as temperature and pH value variation in relation to physical-chemical membrane properties (e.g., glycosylation state, affinity of certain amino acid sequences to sialic acids as well as other carbohydrate residues and lipid structures) provided helpful hints in identifying a potential Achilles heel against long COVID. In silico CAMM methods and in vitro NMR experiments (including 31P NMR measurements) were applied to analyze the structural behavior of incretin mimetics and SARS-CoV fusion peptides interacting with dodecylphosphocholine (DPC) micelles. These supramolecular complexes were analyzed under physiological conditions by 1H and 31P NMR techniques. We were able to observe characteristic interaction states of incretin mimetics, SARS-CoV fusion peptides and DPC membranes. Novel interaction profiles (indicated, e.g., by 31P NMR signal splitting) were detected. Furthermore, we evaluated GM1 gangliosides and sialic acid-coated silica nanoparticles in complex with DPC micelles in order to create a simple virus host cell membrane model. This is a first step in exploring the structure–function relationship between the SARS-CoV-2 spike protein and incretin mimetics with conserved pH-sensitive histidine residues in their carbohydrate recognition domains as found in galectins. The applied methods were effective in identifying peptide sequences as well as certain carbohydrate moieties with the potential to protect the blood–brain barrier (BBB). These clinically relevant observations on low blood pH values in fatal COVID-19 cases open routes for new therapeutic approaches, especially against long-COVID symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».