Nutraceutical Targeting of Inflammation-Modulating microRNAs in Severe Forms of COVID-19: A Novel Approach to Prevent the Cytokine Storm
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has become the number one health problem worldwide. As of August 2020, it has affected more than 18 million humans and caused over 700,000 deaths worldwide. COVID-19 is an infectious disease that can lead to severe acute respiratory syndrome. Under certain circumstances, the viral infection leads to excessive and uncontrolled inflammatory response, which is associated with the massive release of inflammatory cytokines in pulmonary alveolar structures. This phenomenon has been referred to as the "cytokine storm," and it is closely linked to lung injury, acute respiratory syndrome and mortality. Unfortunately, there is currently no vaccine available to prevent the infection, and no effective treatment is available to reduce the mortality associated with the severe form of the disease. The cytokine storm associate with COVID-19 shows similarities with those observed in other pathologies such as sepsis, acute respiratory distress syndrome, acute lung injury and other viral infection including severe cases of influenza. However, the specific mechanisms that cause and modulate the cytokine storm in the different conditions remain to be determined. micro-RNAs are important regulators of gene expression, including key inflammatory cytokines involved in the massive recruitment of immune cells to the lungs such as IL1β, IL6, and TNFα. In recent years, it has been shown that nutraceutical agents can modulate the expression of miRs involved in the regulation of cytokines in various inflammatory diseases. Here we review the potential role of inflammatory-regulating-miRs in the cytokine storm associated with COVID-19, and propose that nutraceutical agents may represent a supportive therapeutic approach to modulate dysregulated miRs in this condition, providing benefits in severe respiratory diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».