Fighting the storm: could novel anti-TNFα and anti-IL-6 <i>C. sativa</i> cultivars tame cytokine storm in COVID-19?
Notice bibliographique
Résumé
The main aspects of severe COVID-19 disease pathogenesis include hyper-induction of proinflammatory cytokines, also known as ‘cytokine storm’, that precedes acute respiratory distress syndrome (ARDS) and often leads to death. COVID-19 patients often suffer from lung fibrosis, a serious and untreatable condition. There remains no effective treatment for these complications. Out of all cytokines, TNFα and IL-6 play crucial roles in cytokine storm pathogenesis and are likely responsible for the escalation in disease severity. These cytokines also partake in the molecular pathogenesis of fibrosis. Therefore, new approaches are urgently needed, that can efficiently and swiftly downregulate TNFα, IL-6, and the inflammatory cytokine cascade, in order to curb inflammation and prevent fibrosis, and lead to disease remission. Cannabis sativa has been proposed to modulate gene expression and inflammation and is under investigation for several potential therapeutic applications against autoinflammatory diseases and cancer. Here, we hypothesized that the extracts of novel C. sativa cultivars may be used to downregulate the expression of pro-inflammatory cytokines and pathways involved in inflammation and fibrosis. Initially, to analyze the anti-inflammatory effects of novel C. sativa cultivars, we used a well-established full thickness human 3D skin artificial EpiDermFTTM tissue model, whereby tissues were exposed to UV to induce inflammation and then treated with extracts of seven new cannabis cultivars. We noted that out of seven studied extracts of novel C. sativa cultivars, three (#4, #8 and #14) were the most effective, causing profound and concerted down-regulation of COX2, TNFα, IL-6, CCL2, and other cytokines and pathways related to inflammation and fibrosis. These data were further confirmed in the WI-38 lung fibroblast cell line model. Most importantly, one of the tested extracts had no effect at all, and one exerted effect that may be deleterious, signifying that careful cannabis cultivar selection must be based on thorough pre-clinical studies. The observed pronounced inhibition of TNFα and IL-6 is the most important finding, because these molecules are currently considered to be the main targets in COVID-19 cytokine storm and ARDS pathogenesis. Novel anti-TNFα and anti-IL-6 cannabis extracts can be useful additions to the current anti-inflammatory regimens to treat COVID-19, as well as various rheumatological diseases and conditions, and ‘inflammaging’ - the inflammatory underpinning of aging and frailty.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».