<i>Cis</i> -aconitate therapy protects against influenza mortality by dual targeting of viral polymerase and ERK/AKT/NF-κB signaling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Influenza virus poses a significant global health challenge, causing approximately 500,000 deaths annually. Its ability to evade antiviral treatments and vaccine-induced immunity underscores the need for novel therapeutic approaches. Our study identifies cis -aconitate ( cis -aco), a mitochondria-derived metabolite, as a potent dual-action agent against influenza, independently of its metabolic derivative, itaconate. Cis -aco impairs viral polymerase activity, suppressing viral mRNA expression and protein synthesis to inhibit replication across a range of influenza subtypes. This antiviral efficacy is confirmed in ex vivo human airway and lung organotypic models. Beyond its antiviral properties, cis-aco exhibits potent anti-inflammatory effects, disrupting key inflammatory cascades and reducing the secretion of inflammatory mediators. In a mouse model of influenza pneumonia, cis -aco mitigates viral replication, inflammation, and immune cell activation, significantly improving survival. Notably, its efficacy persists even when administered at later stages of infection, when oseltamivir/Tamiflu® is no longer effective. These findings position cis -aco as a promising influenza treatment, combining antiviral and anti-inflammatory benefits within a clinically relevant timeframe.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».