Combination of vemurafenib, pleconaril, and AG7404 attenuates enterovirus replication <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Enteroviruses infect multiple human tissues and cause diseases including meningitis, the common cold, myocarditis, pancreatitis, hepatitis, poliomyelitis, sepsis, type 1 diabetes, hand, foot, and mouth disease. Despite this burden, no antiviral therapy has been approved to date. Progress has been limited by the structural and topical diversity of enteroviruses because many variants are intrinsically insensitive to candidate agents and sensitive strains develop resistance rapidly. Here, we report that the approved anticancer drug vemurafenib inhibited replication of some tested enteroviruses in cell cultures. Passage of echovirus EV1 and coxsackievirus CVB5 for six cycles in cell culture yielded vemurafenib-resistant virus variants harboring mainly missense mutations in the viral 3A and VP1 proteins, underscoring the need for combination therapy. We therefore evaluated cocktails, combining vemurafenib with the VP1 inhibitor pleconaril and the 3C protease inhibitor AG7404. In cell culture, the cocktails suppressed replication of all seven tested enteroviruses. The combination was also effective in human pancreatic, retinal, and brain organoids. In infected mice, the triple regimen reduced viral titers in the pancreas. These findings support multi-stage targeting of the enterovirus life cycle as a promising path toward broadly active therapeutic cocktails.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».