High levels of eicosanoids and docosanoids in the lungs of intubated COVID‐19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 is responsible for coronavirus disease 2019 (COVID‐19). While COVID‐19 is often benign, a subset of patients develops severe multilobar pneumonia that can progress to an acute respiratory distress syndrome. There is no cure for severe COVID‐19 and few treatments significantly improved clinical outcome. Dexamethasone and possibly aspirin, which directly/indirectly target the biosynthesis/effects of numerous lipid mediators are among those options. Our objective was to define if severe COVID‐19 patients were characterized by increased bioactive lipids modulating lung inflammation. A targeted lipidomic analysis of bronchoalveolar lavages (BALs) by tandem mass spectrometry was done on 25 healthy controls and 33 COVID‐19 patients requiring mechanical ventilation. BALs from severe COVID‐19 patients were characterized by increased fatty acids and inflammatory lipid mediators. There was a predominance of thromboxane and prostaglandins. Leukotrienes were also increased, notably LTB 4 , LTE 4 , and eoxin E 4 . Monohydroxylated 15‐lipoxygenase metabolites derived from linoleate, arachidonate, eicosapentaenoate, and docosahexaenoate were also increased. Finally yet importantly, specialized pro‐resolving mediators, notably lipoxin A 4 and the D‐series resolvins, were also increased, underscoring that the lipid mediator storm occurring in severe COVID‐19 involves pro‐ and anti‐inflammatory lipids. Our data unmask the lipid mediator storm occurring in the lungs of patients afflicted with severe COVID‐19. We discuss which clinically available drugs could be helpful at modulating the lipidome we observed in the hope of minimizing the deleterious effects of pro‐inflammatory lipids and enhancing the effects of anti‐inflammatory and/or pro‐resolving lipid mediators.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».