Exploiting the Achilles’ Heel of Viral RNA Processing to Develop Novel Antivirals
Notice bibliographique
Résumé
Treatment options for viral infections are limited and viruses have proven adept at evolving resistance to many existing therapies, highlighting a significant vulnerability in our defenses. In response to this challenge, we explored the modulation of cellular RNA metabolic processes as an alternative paradigm to antiviral development. Previously, the small molecule 5342191 was identified as a potent inhibitor of HIV-1 replication by altering viral RNA accumulation at doses that minimally affect host gene expression. In this report, we document 5342191 as a potent inhibitor of adenovirus, coronavirus, and influenza replication. In each case, 5342191-mediated reduction in virus replication was associated with altered viral RNA accumulation and loss of viral structural protein expression. Interestingly, while resistant viruses were rapidly isolated for compounds targeting either virus-encoded proteases or polymerases, we have not yet isolated 5342191-resistant variants of coronavirus or influenza. As with HIV-1, 5342191's inhibition of coronaviruses and influenza is mediated through the activation of specific cell signaling networks, including GPCR and/or MAPK signaling pathways that ultimately affect SR kinase expression. Together, these studies highlight the therapeutic potential of compounds that target cellular processes essential for the replication of multiple viruses. Not only do these compounds hold promise as broad-spectrum antivirals, but they also offer the potential of greater resilience in combating viral infections.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».