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Enregistrement W4394947209 · doi:10.1080/15384101.2024.2340859

Discovery of common molecular signatures and drug repurposing for COVID-19/Asthma comorbidity: ACE2 and multi-partite networks

2024· article· en· W4394947209 sur OpenAlexaff
Jiajun Xu, Raghad Abdulsalam Khaleel, Haider Kamil Zaidan, Ahmed Faisal, Khaled Fahmi Fawy, Anita Gehlot, Alaa Hashim Abbas, José L. Gonzáles, Ali H. Amin, Maribel Carmen Ruiz-Balvin, Shima Imannezhad, Abolfazl Bahrami, Reza Akhavan‐Sigari

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug repositioningCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RepurposingComorbiditySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Asthma2019-20 coronavirus outbreakPandemicDrugDrug discoveryComputational biologyMedicineVirologyBioinformaticsPharmacologyBiologyPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) is identified as the functional receptor for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative agent of the ongoing global coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. This study aimed to elucidate potential therapeutic avenues by scrutinizing approved drugs through the identification of the genetic signature associated with SARS-CoV-2 infection in individuals with asthma. This exploration was conducted through an integrated analysis, encompassing interaction networks between the ACE2 receptor and common host (co-host) factors implicated in COVID-19/asthma comorbidity. The comprehensive analysis involved the identification of common differentially expressed genes (cDEGs) and hub-cDEGs, functional annotations, interaction networks, gene set variation analysis (GSVA), gene set enrichment analysis (GSEA), and module construction. Interaction networks were used to identify overlapping disease modules and potential drug targets. Computational biology and molecular docking analyzes were utilized to discern functional drug modules. Subsequently, the impact of the identified drugs on the expression of hub-cDEGs was experimentally validated using a mouse model. A total of 153 cDEGs or co-host factors associated with ACE2 were identified in the COVID-19 and asthma comorbidity. Among these, seven significant cDEGs and proteins – namely, HRAS, IFNG, JUN, CDH1, TLR4, ICAM1, and SCD—were recognized as pivotal host factors linked to ACE2. Regulatory network analysis of hub-cDEGs revealed eight top-ranked transcription factors (TFs) proteins and nine microRNAs as key regulatory factors operating at the transcriptional and post-transcriptional levels, respectively. Molecular docking simulations led to the proposal of 10 top-ranked repurposable drug molecules (Rapamycin, Ivermectin, Everolimus, Quercetin, Estradiol, Entrectinib, Nilotinib, Conivaptan, Radotinib, and Venetoclax) as potential treatment options for COVID-19 in individuals with comorbid asthma. Validation analysis demonstrated that Rapamycin effectively inhibited ICAM1 expression in the HDM-stimulated mice group (p < 0.01). This study unveils the common pathogenesis and genetic signature underlying asthma and SARS-CoV-2 infection, delineated by the interaction networks of ACE2-related host factors. These findings provide valuable insights for the design and discovery of drugs aimed at more effective therapeutics within the context of lung disease comorbidities.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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