Inhibition of SARS-CoV-2 infection in human airway epithelium with a xeno-nucleic acid aptamer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2, the agent responsible for the COVID-19 pandemic, enters cells through viral spike glycoprotein binding to the cellular receptor, angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2). Given the lack of effective antivirals targeting SARS-CoV-2, we previously utilized systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) and selected fluoro-arabino nucleic acid (FANA) aptamer R8-9 that was able to block the interaction between the viral receptor-binding domain and ACE2. METHODS: Here, we further assessed FANA-R8-9 as an entry inhibitor in contexts that recapitulate infection in vivo. RESULTS: We demonstrate that FANA-R8-9 inhibits spike-bearing pseudovirus particle uptake in cell lines. Then, using an in-vitro model of human airway epithelium (HAE) and SARS-CoV-2 virus, we show that FANA-R8-9 significantly reduces viral infection when added either at the time of inoculation, or several hours later. These results were specific to the R8-9 sequence, not the xeno-nucleic acid utilized to make the aptamer. Importantly, we also show that FANA-R8-9 is stable in HAE culture secretions and has no overt cytotoxic effects. CONCLUSIONS: Together, these results suggest that FANA-R8-9 effectively prevents infection by specific SARS-CoV-2 variants and indicate that aptamer technology could be utilized to target other clinically-relevant viruses in the respiratory mucosa.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».