A Novel Method for the Production of an Autologous Anti-Inflammatory and Anti-Catabolic Product (Cytorich) from Human Blood: A Prospective Treatment for the COVID-19-Induced Cytokine Storm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Autologous blood-derived products can target specific inflammatory molecular pathways and have potentially beneficial therapeutic effects on inflammatory pathologies. The purpose of this study was to assess in vitro the anti-inflammatory and anti-catabolic potential of an autologous blood product as a possible treatment for COVID-19-induced cytokine storm. MATERIAL AND METHODS Blood samples from healthy donors and donors who had recovered from COVID-19 were incubated using different techniques and analyzed for the presence of anti-inflammatory, anti-catabolic, regenerative, pro-inflammatory, and procatabolic molecules. RESULTS The highest concentrations of therapeutic molecules for targeting inflammatory pathways were found in the blood that had been incubated for 24 h at 37°C, whereas a significant increase was observed after 6 h of incubation in blood from COVID-19-recovered donors. Beneficially, the 6-h incubation process did not downregulate anti-COVID-19 immunoglobulin G concentrations. Unfortunately, increases in matrix metalloproteinase 9, tumor necrosis factor alpha, and interleukin-1 were detected in the product after incubation; however, these increases could be blocked by adding citric acid, with no effect on the concentration of the target therapeutic molecules. Our data allow for safer and more effective future treatments. CONCLUSIONS An autologous blood-derived product containing anti-inflammatory and anti-catabolic molecules, which we term Cytorich, has a promising therapeutic role in the treatment of a virus-induced cytokine storm, including that associated with COVID-19.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».