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Enregistrement W3125919088 · doi:10.18632/aging.202500

Fighting the storm: could novel anti-TNFα and anti-IL-6 <i>C. sativa</i> cultivars tame cytokine storm in COVID-19?

2021· article· en· W3125919088 sur OpenAlex
Anna Kovalchuk, Bo Wang, Dongping Li, Rocio Rodriguez‐Juarez, Slava Ilnytskyy, Igor Kovalchuk, Olga Kovalchuk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxin Mechanisms and Immunotoxins
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésCytokine stormProinflammatory cytokineInflammationPathogenesisCytokineTumor necrosis factor alphaFibrosisImmunologyMedicineBiologyDiseasePathologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle