Descobrindo possíveis terapias para a COVID-19 usando a triagem de alto conteúdo

Descobrindo possíveis terapias para a COVID-19 usando a triagem de alto conteúdo

 

Resumo

Neste webinar, o professor Jonny Sexton discute um pipeline, desenvolvido no laboratório Sexton, para a triagem quantitativa baseada em imagens de alto rendimento da infecção por SARS-CoV-2 para identificar possíveis mecanismos antivirais e permitir a seleção de combinações de medicamentos apropriadas para tratar a COVID-19. Este webinar apresenta evidências de que o perfil morfológico pode identificar de forma robusta novos potenciais terapêuticos contra a infecção por SARS-CoV-2, bem como medicamentos que potencialmente pioram os resultados da COVID-19.

Neste webinar, você descobrirá:

  • As abordagens de aprendizado de máquina utilizadas pelo Sexton Lab para criar uma métrica de ensaio que identifica com precisão e robustez os recursos que preveem a eficácia antiviral e o mecanismo de ação (MOA).
  • Vários medicamentos aprovados pela FDA e candidatos clínicos com uma atividade antiviral exclusiva foram identificados usando essa abordagem.
  • Como a lactoferrina inibe a entrada e a replicação viral, melhora a resposta antiviral das células hospedeiras e potencializa os efeitos do remdesivir e da hidroxicloroquina.
  • Também foram identificados os medicamentos prescritos atualmente que exacerbam a infectividade viral.

 

Data e hora

Quarta-feira, 26 de agosto de 2020, 12h (EST) 9h (PST) 17h (Londres)

 

Alto-falante

Jonny Sexton
Professor Assistente, Medicina Interna, Divisão de Gastroenterologia e Hepatologia
Professor Assistente, Faculdade de Farmácia, Química Medicinal
Líder do corpo docente do Michigan Institute for Clinical & Health Research, MICHR, Drug Repurposing

 

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