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Enregistrement W4386661483 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.3267

Bromodomain and extraterminal (BET) protein inhibitor, apabetalone, reduces ACE2 expression and attenuates SARS-CoV-2 infection in vitro

2021· article· en· W4386661483 sur OpenAlexaff
Dean Gilham, Adrian L. Smith, L Fu, Dalia Moore, Arjun Muralidharan, Scott Reid, Stephanie C. Stotz, Jan O. Johansson, Michael Sweeney, Norman C.W. Wong, Dalia El‐Gamal, Ewelina Kulikowski

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Nebraska Medical Center
Mots-clésMedicineFlow cytometryCellReceptorImmunologyInflammationCell cultureBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction SARS-CoV-2 causes life threatening COVID-19 complications including acute coronary syndrome, venous thromboembolism, hyperinflammation and damage in multiple tissues. The SARS-CoV-2 “spike protein” binds cell surface receptors including angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) for entry into host cells to initiate infection. Host cell dipeptidyl peptidase-4 (DPP4 / CD26) is implicated as a cofactor in uptake. Recent evidence indicates expression of factors involved in SARS-CoV-2 uptake into host cells is regulated by BET proteins, epigenetic readers modulating gene expression. Apabetalone, the most clinically advanced BET inhibitor (BETi), is in phase 3 trials for cardiovascular disease (CVD) (a,b). In cultured human cardiomyocytes, apabetalone suppressed infection with SARS-CoV-2 and prevented dysfunction of cardiac organoids induced by the cytokine-storm that arises in patients with severe symptoms (c). However, anti-viral properties of apabetalone in other cell types are not known. Purpose To examine effects of apabetalone on SARS-CoV-2 infection in cell culture via downregulated expression of cell surface receptors involved in viral entry. Cell systems used mimic initial sites of infection in the lung as well as cell types contributing to complications in late stages of infection. Methods Gene expression was measured by real-time PCR, protein levels by immunoblot or flow cytometry, and binding of recombinant SARS-CoV-2 spike protein by flow cytometry. Infection with SARS-CoV-2 was determined in a BSL3 facility. Infectivity was quantified by determining levels of viral spike protein amongst total cells via imaging on an Operetta CLS. Results In Calu-3, a human bronchial epithelial cell line, apabetalone dose-dependently downregulated ACE2 gene expression (up to 98%), reduced ACE2 protein levels (up to 84%) and diminished binding of SARS-CoV-2 spike protein (up to 77%, p<0.001 for all parameters). Further, apabetalone abolished infection of Calu-3 cells with live SARS-CoV-2, which was comparable to other antiviral agents. Apabetalone-driven ACE2 downregulation was also observed in extrapulmonary cell types including HepG2, Huh-7 or primary hepatocytes (up to 90%, p<0.001 for all cell types), and Vero E6, a monkey kidney epithelial cell line (up to 38%, p<0.05). DPP4/CD26, a potential cofactor for SARS-CoV-2 uptake, was also downregulated by apabetalone in Calu-3 cells (mRNA ∼65% and protein ∼40%, p<0.001), which may be synergistic with ACE2 reductions to impede SARS-CoV-2 infection. Conclusions Apabetalone, an investigational drug for CVD, reduced cell surface receptors (ACE2 and DPP4) involved in SARS-CoV-2 uptake into host cells and dramatically attenuated SARS-CoV-2 infection/propagation in vitro. Our results suggest apabetalone can mitigate SARS-CoV-2 replication in multiple organs, which together with an established safety profile supports clinical evaluation of apabetalone to treat Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public Institution(s). Main funding source(s): COVID-19 Rapid Response Grant from the College of Medicine at the University of Nebraska Medical Center (to DE and SPMR), and by University of Nebraska Medical Center start-up funds (to DE). Graphical Abstract

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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