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Enregistrement W3126418107 · doi:10.20944/preprints202002.0147.v4

The clinically validated viral superinfection therapy (SIT) platform technology could cure early cases of COVID-19 disease

2021· preprint· en· W3126418107 sur OpenAlexaff
Imre Kovesdi, Volker Sandig, Shimon Slavin, Wolfgang Renz, Marc Van Ranst, Peter M. Chumakov, Tibor Bakács

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperinfectionVirologyVirusMedicineInfectious bursal diseasePandemicDiseaseClinical trialHepatitis C virusInfectious disease (medical specialty)ImmunologyBiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineGeneVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, SARS-CoV-2 infection which is the causative agent for COVID-19 disease is a worldwide pandemic with more than 100 million global cases and more than 2.0 million deaths (as of January, 2021). While several vaccines for prevention of COVID-19 have already been registered by the regulatory authorities, the problem is that the substitution rate of this virus is estimated to be one change per 2 weeks, thus mutations could arise that threaten the efficacy of vaccines. Unfortunately, there is no current evidence from random clinical trials to recommend any specific post-exposure treatment for patients with suspected or confirmed COVID-19 disease. Here we propose an innovative superinfection therapeutic (SIT) strategy, which could complement the development of prophylactic vaccines. SIT is based on clinical observations that unrelated harmless viruses might interact in patients infected with pathogenic virus. During SIT, the patient benefits from superinfection with an apathogenic double-stranded RNA (dsRNA) virus such as the infectious bursal disease virus (IBDV), which is a powerful activator of the interferon-dependent antiviral gene program. An attenuated vaccine strain of IBDV was already successfully administered to resolve acute and persistent infections induced by two completely different viruses, the hepatitis B (DNA) and C (RNA) viruses (HBV/HCV). The safety of orally administered acid-resistant IBDV strain R903/78 reverse engineered viral drug candidate was demonstrated in 10 stage IV cancer patients who exhausted all conventional therapy. Following repeated oral administration of the virus up to 109 infectious units (IU)/ dose, only mild flu-like side effects were reported in some patients. Proof-of-principle efficacy was demonstrated in an early COVID-19 patient who was successfully treated with 3x106 IU of an attenuated IBDV vaccine. A small scale dose-finding Phase I safety study is proposed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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