Substance P/ Neurokinin-1 Receptor, Trigeminal Ganglion, Latency, and Coronavirus Infection-Is There Any Link?
Notice bibliographique
Résumé
Novel Severe Acute Respiratory Syndrome-Corona Virus-2 infection (SARS-CoV-2) is an acute respiratory and infectious disease. This perspective aims to provide a basic understanding of the inflammation caused by SARS-CoV-2 and its relation to the trigeminal ganglion (TG). The virus enters through the mucous membranes of the orofacial region and reaches the TG, where it resides and takes control of its peptides including Substance P (SP). SP is the main neuropeptide, neuromodulator, and neuro-hormone of TG, associated with nociception and inflammation under noxious stimulus. SP release is triggered and, consequently, affects the immune cells and blood vessels to release the mediators for inflammation. Hence, cytokine storm is initiated and causes respiratory distress, bronchoconstriction, and death in complicated cases. Neurokinin-1 Receptor (NK-1R) is the receptor for SP and its antagonists, along with glucocorticoids, may be used to alleviate the symptoms and treat this infection by blocking this nociceptive pathway. SP seems to be the main culprit involved in the triggering of inflammatory pathways in SARS-CoV-2 infection. It may have a direct association with cardio-respiratory rhythm, sleep-wake cycle, nociception, and ventilatory responses and regulates many important physiological and pathological functions. Its over-secretion should be blocked by NK-1R antagonist. However, experimental work leading to clinical trials are mandatory for further confirmation. Here, it is further proposed that there is a possibility of latency in SARS-CoV-2 virus infection if it is acting through TG, which is the main site for other viruses that become latent.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».