Novel benzimidazole angiotensin receptor blockers with anti-SARS-CoV-2 activity equipotent to that of nirmatrelvir: computational and enzymatic studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension worsens outcomes in SARS-CoV-2 patients. Sartans, a type of antihypertensive angiotensin receptor blocker-(ARB), reduce COVID-19 morbidity and mortality by targeting angiotensin-converting enzyme-2 (ACE2). This study aimed to evaluate the antiviral and antihypertensive effects of nirmatrelvir, commercial sartans (candesartan, losartan, and losartan carboxylic (Exp3174)), and newly synthesized sartans (benzimidazole-N-biphenyl carboxyl (ACC519C) and benzimidazole-N-biphenyl tetrazole (ACC519T)), compared to nirmatrelvir, the antiviral component of Paxlovid. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Surface plasmon resonance (SPR) and enzymatic studies assessed drug effects on ACE2. Antiviral abilities were tested with SARS-CoV-2-infected Vero E6 cells, and antihypertensive effects were evaluated using angiotensin II-contracted rabbit iliac arteries. RESULTS: Benzimidazole-based candesartan and ACC519C showed antiviral activity comparable to nirmatrelvir (95% inhibition). Imidazole-based losartan, Exp3174, and ACC519T were less potent (75%-80% and 50%, respectively), with Exp3174 being the least effective. SPR analysis indicated high sartans-ACE2 binding affinity. Candesartan and nirmatrelvir combined had greater inhibitory and cytopathic effects (3.96%) than individually (6.10% and 5.08%). ACE2 enzymatic assays showed varying effects of novel sartans on ACE2. ACC519T significantly reduced angiotensin II-mediated contraction, unlike nirmatrelvir and ACC519T(2). CONCLUSION: This study reports the discovery of a new class of benzimidazole-based sartans that significantly inhibit SARS-CoV-2, likely due to their interaction with ACE2.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».