C-C chemokine receptor type 5 links COVID-19, Rheumatoid arthritis, and Hydroxychloroquine: In silico analysis 
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with rheumatoid arthritis (RA) represent one of the fragile patient groups that might be susceptible to the critical form of the coronavirus disease -19 (COVID-19) . On the other side, RA patients have been found not to have an increased risk of COVID-19 infection. Moreover, some of the Disease-Modifying Anti-Rheumatic Drugs (DMARDS) commonly used to treat rheumatic diseases like Hydroxychloroquine (HCQ) were proposed as a potential therapy for COVID-19 with a lack of full understanding of their molecular mechanisms. This highlights the need for the discovery of common pathways that may link both diseases at the molecular side. In this research, we used the in silico approach to investigate the transcriptomic profile of RA synovium to identify shared molecular pathways with that of severe acute respiratory syndrome-corona virus-2 (SARS-COV-2) infected lung tissue. Our results showed upregulation of chemotactic factors, including CCL4, CCL8, and CCL11, that all shared CCR5 as their receptor, as a common derangement observed in both diseases; RA and COVID-19. Moreover, our results also highlighted a possible mechanism through which HCQ, which can be used as a monotherapy in mild RA or as one of the triple-DMARDs therapy (tDMARDs; methotrexate, sulphasalazine, and HCQ), might interfere with the COVID-19 infection. This might be achieved through the ability of HCQ to upregulate specific immune cell populations like activated natural killer (NK) cells, which were found to be significantly reduced in COVID-19 infection. In addition to its ability to block CCR5 rich immune cell recruitment that also was upregulated in the SARS-COV-2 infected lungs. This might explain some of the reports that showed beneficial effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».