Optimization of Ketobenzothiazole‐Based Type II Transmembrane Serine Protease Inhibitors to Block H1N1 Influenza Virus Replication
Notice bibliographique
Résumé
Human influenza viruses cause acute respiratory symptoms that can lead to death. Due to the emergence of antiviral drug-resistant strains, there is an urgent requirement for novel antiviral agents and innovative therapeutic strategies. Using the peptidomimetic ketobenzothiazole protease inhibitor RQAR-Kbt (IN-1, aka N-0100) as a starting point, we report how substituting P2 and P4 positions with natural and unnatural amino acids can modulate the inhibition potency toward matriptase, a prototypical type II transmembrane serine protease (TTSP) that acts as a priming protease for influenza viruses. We also introduced modifications of the peptidomimetics N-terminal groups, leading to significant improvements (from μM to nM, 60 times more potent than IN-1) in their ability to inhibit the replication of influenza H1N1 virus in the Calu-3 cell line derived from human lungs. The selectivity towards other proteases has been evaluated and explained using molecular modeling with a crystal structure recently obtained by our group. By targeting host cell TTSPs as a therapeutic approach, it may be possible to overcome the high mutational rate of influenza viruses and consequently prevent potential drug resistance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».