Targeting protein homeostasis with small molecules as a strategy for the development of pan-coronavirus antiviral therapies
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has created a global health crisis, with challenges arising from the ongoing evolution of the SARS-CoV-2 virus, the emergence of new strains, and the long-term effects of COVID-19. Aiming to overcome the development of viral resistance, our study here focused on developing broad-spectrum pan-coronavirus antiviral therapies by targeting host protein quality control mechanisms essential for viral replication. Screening an in-house compound library led to the discovery of three candidate compounds targeting cellular proteostasis. The three compounds are (1) the nucleotide analog cordycepin, (2) a benzothiozole analog, and (3) an acyldepsipeptide analog initially developed as part of a campaign to target the mitochondrial ClpP protease. These compounds demonstrated dose-dependent efficacy against multiple coronaviruses, including SARS-CoV-2, effectively inhibiting viral replication in vitro as well as in lung organoids. Notably, the compounds also showed efficacy against SARS-CoV-2 delta and omicron strains. As part of this work, we developed a BSL2-level cell-integrated SARS-CoV-2 replicon, which could serve as a valuable tool for high-throughput screening and studying intracellular viral replication. Our study should aid in the advancement of antiviral drug development efforts.
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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 | 0,001 | 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 ».