Mast Cell and Eosinophil Activation Are Associated With COVID-19 and TLR-Mediated Viral Inflammation: Implications for an Anti-Siglec-8 Antibody
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Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by SARS-CoV-2 infection represents a global health crisis. Immune cell activation via pattern recognition receptors has been implicated as a driver of the hyperinflammatory response seen in COVID-19. However, our understanding of the specific immune responses to SARS-CoV-2 remains limited. Mast cells (MCs) and eosinophils are innate immune cells that play pathogenic roles in many inflammatory responses. Here we report MC-derived proteases and eosinophil-associated mediators are elevated in COVID-19 patient sera and lung tissues. Stimulation of viral-sensing toll-like receptors in vitro and administration of synthetic viral RNA in vivo induced features of hyperinflammation, including cytokine elevation, immune cell airway infiltration, and MC-protease production—effects suppressed by an anti-Siglec-8 monoclonal antibody which selectively inhibits MCs and depletes eosinophils. Similarly, anti-Siglec-8 treatment reduced disease severity and airway inflammation in a respiratory viral infection model. These results suggest that MC and eosinophil activation are associated with COVID-19 inflammation and anti-Siglec-8 antibodies are a potential therapeutic approach for attenuating excessive inflammation during viral infections.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle