miR-24-3p Is Antiviral Against SARS-CoV-2 by Downregulating Critical Host Entry Factors
Notice bibliographique
Résumé
Despite all the progress in treating SARS-CoV-2, escape mutants to current therapies remain a constant concern. Promising alternative treatments for current and future coronaviruses are those that limit escape mutants by inhibiting multiple pathogenic targets, analogous to the current strategies for treating HCV and HIV. With increasing popularity and ease of manufacturing of RNA technologies for vaccines and drugs, therapeutic microRNAs represent a promising option. In the present work, miR-24-3p was identified to inhibit SARS-CoV-2 entry, replication, and production; furthermore, this inhibition was retained against common mutations improving SARS-CoV-2 fitness. To determine the mechanism of action, bioinformatic tools were employed, identifying numerous potential effectors promoting infection targeted by miR-24-3p. Of these targets, several key host proteins for priming and facilitating SARS-CoV-2 entry were identified: furin, NRP1, NRP2, and SREBP2. With further experimental analysis, we show that miR-24-3p directly downregulates these viral entry factors to impede infection when producing virions and when infecting the target cell. Furthermore, we compare the findings with coronavirus, HCoV-229E, which relies on different factors strengthening the miR-24-3p mechanism. Taken together, the following work suggests that miR-24-3p could be an avenue to treat current coronaviruses and those likely to emerge.
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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 | 0,001 |
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 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 ».