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Enregistrement W7117466682 · doi:10.1016/j.isci.2025.114566

FGFR signaling and neddylation facilitate SARS-CoV-2 infection by modulating interferon induction and viral entry, respectively

2025· article· en· W7117466682 sur OpenAlexafffund
Alberto Felix-Lopez, Joaquín López-Orozco, Mohamed Elaish, Nawell Fayad, Zaikun Xu, Tekeleselassie Woldemariam, Bardes B. Hassan, Rashmi Panigrahi, Juveriya Qamar Khan, Megha Rohamare, Irv Mayers, J. N. Mark Glover, Joyce A. Wilson, Darryl Falzarano, Anil Kumar, Tom C. Hobman

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of SaskatchewanLi Ka Shing Institute of Virology, University of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaGovernment of Alberta
Mots-clésViral replicationInterferonSAMHD1NeddylationCRISPRInfectivityDruggabilityKnockout mouseViral infection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SARS-CoV-2 is the causative agent of COVID-19, and although vaccines have reduced disease severity, emerging variants remain a significant public health issue. Broadly effective therapeutics, particularly those targeting host pathways essential for coronavirus infection, are still needed. Here, we used a CRISPR knockout screen to identify druggable host factors required for SARS-CoV-2 infection. The screen revealed NAE1 and FGFR1 as key contributors to infection. Inhibitors, either FDA-approved or those in clinical trials, of these pathways reduced replication of both ancestral and contemporary viral variants. Mechanistic studies showed that FGFR1 promotes viral replication through downstream MEK/ERK signaling, while neddylation appears to support viral entry or infectivity rather than replication itself. In a murine model of severe COVID-19, inhibitors of NAE1 and FGFR1 significantly decreased viral load and lung pathology. These findings support the development of host-targeted antiviral strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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