Sex differences in COVID-19 mortality: opportunity to develop HSP27 (HSPB1) immunotherapy to treat hyper-inflammation?
Notice bibliographique
Résumé
Since January 10, 2020, when the first death linked to the severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 2 (SARS-CoV-2) occurred in Wuhan, China, more than 530,000 people have died (as of July 4, 2020). Globally, there are 11.2 million people infected with the virus, with 2.9 million in the USA alone and other populous countries surging. While there is a charge to develop a vaccine, as well as means of eliminating the virus from those infected (e.g., remdesivir), neither of these therapeutic strategies will directly address the major life-threatening complications that may occur once infected, namely, the profound upregulation of the innate immune system. Like the severe acute respiratory syndrome coronavirus that emerged in 2002 (SARS-1, caused by SARS-CoV) and the Middle East respiratory syndrome-related coronavirus of 2012 (MERS-CoV), COVID-19 (the disease associated with SARS-CoV-2) is associated with a storm of pro-inflammatory cytokines like IL-1β, IL-6, and TNF. Precisely why some patients evolve to this hyper-inflammation state while others do not remains unclear but is likely due to nonviral factors that are specific to the host, including age and comorbidities (Yang et al. 2020). These cytokines play an important role in various tissue complications with acute respiratory distress syndrome (ARDS), a form of acute lung injury that is without tangible therapeutic options apart from supportive care, of principal concern (Nieto-Torres et al. 2015).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».