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L'étude neuve indique exactement les objectifs antiviraux idéaux dans le cycle SARS-CoV-2 viral

Un modèle biophysique spécifique pour le coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de syndrôme respiratoire aigu sévère montre à quel point les médicaments potentiels empêchant la transcription virale et la traduction seraient particulièrement efficaces contre la maladie de coronavirus (COVID-19). Le modèle a été développé par l'université des chercheurs de Minnesota et décrit en leur parution récente procurable sur le serveur de prétirage de bioRxiv*.

À partir du 25 mai 2020, la pandémie du courant COVID-19 provoquée par SARS-CoV-2 a eu comme conséquence plus de 5,47 millions de cas confirmés et les approximativement 344.000 morts mondial. Au moment où, il y a aucun vaccin pour la maladie, et son développement ne pourraient reprendre à 18 mois ou à plus. Par conséquent, l'intervention thérapeutique efficace pour réduire à un minimum l'écart et la gravité de SARS-CoV-2 est grandement nécessaire.

Micrographe électronique nouveau de lecture du coronavirus SARS-CoV-2 Colorized d
Micrographe électronique nouveau de lecture du coronavirus SARS-CoV-2 Colorized d'une cellule d'apoptotique (rouge) infectée avec des particules du virus SARS-COV-2 (jaune), d'isolement dans un échantillon patient. Image saisie à l'installation intégrée par NIAID de recherches (IRF) dans le fort Detrick, le Maryland. Crédit : NIAID

Utilisant la modélisation biophysique dans la chasse pour des candidats de médicament

Avec plus que cents agents distincts actuel dans les tests cliniques pour COVID-19, même une combinaison de deux-médicament a au-dessus des options synergiques possibles de dix-millièmes qui pourraient être essayées. Ceci soulève la question de la façon rétrécir vers le bas le centre des tests cliniques sur les agents uniques et les combinaisons qui seront très probablement efficaces.

En raison de leur capacité intrinsèque d'évoluer vite, des virus sont souvent attaqués avec des demandes de règlement de combinaison. Et tandis qu'une analyse combinatoire expérimentale complète est due encombrant (ou même impossible) aux contraintes de moyen et de temps, quelque chose assimilée peut être mise en application in silico plutôt rapidement.

C'est où la modélisation biophysique entre dans le jeu, avec la promesse de guider le développement de l'intervention thérapeutique pour SARS-CoV-2 rationnellement en recensant les paramètres modèles principaux pour la désignation d'objectifs efficace. Une telle modélisation peut supplémentaire être employée pour sélectionner des thérapies combiné, prévoient les résultats des tests cliniques, stratifient des patients, mais discernent également des sources possibles de résultats variables de patient-à-patient.

Un organisme de recherche de l'université du Minnesota à Minneapolis a récent décrit un modèle biophysique pour le cycle SARS-CoV-2 viral et l'a recensé choisissent et des paramètres de combinaison avec la sensibilité la plus élevée, indiquant, consécutivement, les objectifs optimaux pour que l'intervention thérapeutique empêche effectivement la production de virus.

construction modèle Radar à ouverture synthétique-au courant

Le modèle biophysique de la durée de la vie utile SARS-CoV-2 utilisée dans cette étude a été construit a basé sur la littérature sur le virus originel de manifestation de radar à ouverture synthétique (Radars à ouverture synthétique-CoV), et il nécessite des procédés entrée, transcription et traduction de génome, ensemble de virion, et finalement desserrage viraux fondamentaux de virion.

Puisque des caractéristiques ayant trait au cycle viral à SARS-CoV-2 sont encore limitées, les chercheurs ont principalement utilisé des observations expérimentales de Radars à ouverture synthétique-CoV pour aviser des paramètres et des suppositions modèles appropriés. En raison d'un niveau élevé de similitude génétique entre ces deux virus, ceci n'a pas eu comme conséquence la perte de reproductibilité.

Pour évaluer les points d'intérêt dans le cycle viral, les auteurs ont effectué par paires une analyse de sensibilité pour différents paramètres modèles mais également pour toutes les modifications possibles de paramètre (c.-à-d., 256 combinaisons possibles). Les valeurs de chaque paramètre ont été systématiquement augmentées et diminuées de la ligne zéro par jusqu'à trois ordres de grandeur tout en jugeant tous les autres paramètres continuels.

« A basé sur ceci, nous concluons que le modèle fournit un outil adapté pour recenser des points d'intérêt pour l'intervention thérapeutique, c.-à-d., ces paramètres et les sous-processus associés qui sont particulièrement sensibles à la perturbation, » étude de condition écrit en leur papier procurable sur le bioRxiv.

Effet de coopération puissant

« De façon générale, notre modélisation de la durée de la vie utile SARS-CoV-2, parametrized utilisant la littérature Radars à ouverture synthétique-CoV publiée, prouve que théoriquement il y a des opportunités pour l'intervention thérapeutique qui empêchent de manière significative le cycle viral », auteurs d'étude expliquent leurs découvertes principales.

« En particulier, l'analyse de sensibilité a recensé plusieurs paramètres au milieu du cycle viral, détail à la transcription de génome et traduction, qui présentent les meilleures opportunités pour empêcher la production virale, » elles ajoutent.

Intéressant, la plupart des combinaisons de haut-rayure n'ont pas simplement surgi suite à viser deux paramètres de haut-sensibilité séparé mais au lieu résulté d'effets de composition/de coopération entre eux. En un mot, le modèle prévoit que - toutes choses étant égales - l'inhibition de transcription combinée avec l'inhibition de traduction représente seulement une puissante combinaison.

En comparaison, les paramètres qui sont spécifiques pour l'entrée virale, ainsi que l'ensemble et le desserrage de virion, étaient moins sensibles et ainsi moins prometteurs en tant qu'objectifs potentiels pour empêcher la production virale. Plus particulièrement, ils ont exigé 10-100 fois de plus haut niveau de l'inhibition pour influencer la production virale.

Supplémentaire, les chercheurs ont noté que la thérapeutique prévue pour être beaucoup moins efficace dans le modèle viral de cycle pourrait réellement montrer des effets intenses ailleurs dans la progression de la maladie (par exemple, la réaction immunitaire). Par conséquent, l'inéligibilité pour empêcher la production virale n'élimine pas l'efficacité générale de la demande de règlement du composé.

Toutes les choses considérées, ce modèle fournit un cadre utile pour comprendre la dynamique du cycle SARS-CoV-2 viral et identifier les opportunités de demande de règlement qui ont le potentiel le plus significatif d'empêcher la production des particules virales viables. C'est encore une autre découverte à la recherche actuelle pour des traitements efficaces ou des vaccins contre COVID-19.

Avis *Important

bioRxiv.org publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

Journal reference:
Dr. Tomislav Meštrović

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Dr. Tomislav Meštrović

Dr. Tomislav Meštrović is a medical doctor (MD) with a Ph.D. in biomedical and health sciences, specialist in the field of clinical microbiology, and an Assistant Professor at Croatia's youngest university - University North. In addition to his interest in clinical, research and lecturing activities, his immense passion for medical writing and scientific communication goes back to his student days. He enjoys contributing back to the community. In his spare time, Tomislav is a movie buff and an avid traveler.

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