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Enregistrement W6990678629

Effects of COVID-19 drugs chloroquine, hydroxychloroquine, azithromycin and remdesivir on hERG expression and function

2021· dissertation· en· W6990678629 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrughERGAction (physics)Drug administrationQT interval
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A prolongation of the cardiac action potential may present itself as long QT syndrome (LQTS). LQTS can occur as a side effect of a wide variety of medications. A common cause of drug induced LQTS is through drug interactions with the human ether-á-go-go related gene (hERG) potassium channel or the KCNQ1+KCNE1 potassium channel. These channels produce the rapidly and slowly activating delayed rectifier currents in the human heart, IKr and IKs, respectively. IKr and IKs are repolarizing currents of the ventricular action potential and are key determinants of QT interval length. The COVID-19 pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 has led to unprecedented healthcare challenges. In the treatment of COVID-19 there have been investigations into repurposing existing medications and using them to treat the disease in “off-label” use. Drug safety concerns have arisen from reports of QT prolongation in patients receiving certain off-label COVID-19 drugs. In my study, I investigated the effects of chloroquine, hydroxychloroquine, azithromycin and remdesivir on hERG and KCNQ1+KCNE1 channel function. My results show that chloroquine and hydroxychloroquine acutely blocked IhERG with an IC50 of 3 µM, and 23.4 µM respectively. Azithromycin and remdesivir did not acutely effect IhERG. When these drugs were added to the cell culture medium at 10 µM for 24 hours, remdesivir increased IhERGas well as hERG mature channel protein expression by 2-fold. The other 3 drugs tested had no chronic effect on hERG. Results from real time qPCR indicate that the increase in mature hERG protein expression is through an increase in hERG mRNA through an unknown mechanism of action. None of the four drugs tested had either acute or chronic effects on KNCQ1+KCNE1 at 10 µM. These results provide insight into reports of QT prolongation from the use of off label COVID-19 drugs, as well as show discovery of an unknown mechanism by which IhERG and hERG mature protein expression is increased by remdesivir treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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