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发现使用高内容筛选的潜在Covid-19疗法


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在这个网络研讨会上,Jonny Sexton教授讨论了在SARS-COV-2感染的定量高通量图像的筛选中发育的管道,以确定潜在的抗病毒机制,并允许选择适当的药物组合来治疗Covid-19。该网络研讨会呈现了证据表明,形态分析可以鲁布布地识别针对SARS-COV-2感染的新潜在治疗方法以及可能恶化Covid-19结果的药物。

在这个网络研讨会中,您将发现:

  • Sexton实验室利用的机器学习方法创建了精确且强大地识别预测抗病毒功效和作用机制(MOA)的特征的分析度量。
  • 几种FDA批准的药物和临床候选者,使用这种方法确定了独特的抗病毒活性。
  • Lactoferrin如何抑制病毒进入和复制,增强抗病毒宿主细胞反应,并增强了雷德羟基硫喹的作用。
  • 还确定了如何确定激发病毒感染的药物。

SARS-COV-2是2019年11月出现的包膜,积极的单链RNAβ-coronavirus。相关疾病Covid-19具有一系列症状,从流感样疾病和胃肠窘迫范围内急性呼吸窘迫综合征,心中心律失常,中风和死亡。毒品重新淘汰在寻找Covid-19疗法中发挥了重要作用。最近,FDA发布了Remdesivir(GS-5734)的紧急批准,一种用于埃博拉病毒治疗的核苷抑制剂的前药,以及羟基氯喹,于20世纪40年代首先发育的氨基喹啉衍生物用于治疗疟疾,对严重的Covid患者 -19。

然而,没有建立的预防性策略或可用于限制SARS-COV-2感染的直接抗病毒治疗,并预防/治疗相关疾病Covid-19。批准FDA批准的药物是一种有希望的策略,用于识别Covid-19的迅速可部署治疗,因为它们已经拥有已知的安全性曲线,强大的供应链,并且有一种短暂的发展所需的时间框架。

标准的互补方法体外抗病毒测定是基于高含量的成像的形态细胞分析。形态细胞分析可以识别途径和新的生物学潜在的感染,从而允许围绕特定生物过程或限制病毒感染的宿主过程的靶向筛查。bob网站app可以识别多种抗病毒机制,从而允许药物组合的合理设计。相反,这也可以揭示加剧感染性或与细胞毒性有关的药物。

这里,Sexton Lab开发了一种用于SARS-COV-2感染的定量高通量图像的筛选管道。Sexton Lab利用机器学习方法以创建准确且强大地识别预测抗病毒功效和动作机制(MOA)的特征的分析度量。他们确定了几种FDA批准的药物和临床候选者,具有独特的抗病毒活性。

Sexton实验室进一步证明了乳铁蛋白抑制病毒进入和复制,增强抗病毒宿主细胞反应,并增强了雷羟羟基喹啉的影响。此外,它们确定目前规定的药物加剧了病毒感染性。

总的来说,他们提出了证据表明形态分析可以强大地识别针对SARS-COV-2感染的新潜在治疗方法以及可能恶化Covid-19结果的药物。

扬声器

jonny-sharmthot-web

jonny sexton.

助理教授,内科,胃肠病学和肝脏划分
药学学院助理教授,药用化学
密歇根州临床和健康研究所,MICHR,毒品重新调整研究所

网络研讨会给你带来了

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