Development of potent pan‐coronavirus fusion inhibitors with a new design strategy
Notice bibliographique
Résumé
Development of potent and broad-spectrum drugs against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) remains one of the top priorities, especially in the cases of the emergence of mutant viruses and inability of current vaccines to prevent viral transmission. In this study, we have generated a novel membrane fusion-inhibitory lipopeptide IPB29, which is currently under clinical trials; herein, we report its design strategy and preclinical data. First, we surprisingly found that IPB29 with a rigid linker between the peptide sequence and lipid molecule had greatly improved α-helical structure and antiviral activity. Second, IPB29 potently inhibited a large panel of SARS-CoV-2 variants including the previously and currently circulating viruses, such as Omicron XBB.5.1 and EG.5.1. Third, IPB29 could also cross-neutralize the bat- and pangolin-isolated SARS-CoV-2-related CoVs (RatG13, PCoV-GD, and PCoV-GX) and other human CoVs (SARS-CoV, MERS-CoV, HCoV-NL63, and HCoV-229E). Fourth, IPB29 administrated as an inhalation solution (IPB29-IS) in Syrian hamsters exhibited high therapeutic and preventive efficacies against SARS-CoV-2 Delta or Omicron variant. Fifth, the pharmacokinetic profiles and safety pharmacology of IPB29-IS were extensively characterized, providing data to support its evaluation in humans. In conclusion, our studies have demonstrated a novel design strategy for viral fusion inhibitors and offered an ideal drug candidate against SARS-CoV-2 and other coronaviruses.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».