The clinically validated viral superinfection therapy (SIT) platform technology could cure early cases of COVID-19 disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».