The role of artificial cells in the fight against COVID-19: deliver vaccine, hemoperfusion removes toxic cytokines, nanobiotherapeutics lower free radicals and pCO <sub>2</sub> and replenish blood supply
Notice bibliographique
Résumé
This review concentrates on how artificial cells can contribute to helping patients with COVID-19. Artificial cells have led to mRNA vaccines with more improvements to come. Excessive cytokines in severe COVID-19 can damage organs leading to death. Artificial cell-based collodion macroporous activated charcoal adsorbent can effectively remove middle molecular weight range molecules in patients. A novel hemoperfusion device based on collodion membrane macroporous synthetic resin effectively removes cytokines and recovery in COVID-19 patients. This has been approved as an emergency treatment for COVID-19 in China, Europe, and Canada. A recent nanobiotherapeutic containing haemoglobin and up to six times the concentration of red blood cell enzymes: catalase, superoxide dismutase and carbonic anhydrase. In an animal study, this can effectively lower the damaging increase in free radicals and the removal of increased tissue pCO2. This can also help as blood substitute for the severe and critical problem of COVID-19 pandemic donor blood supply crisis.KEY MESSAGESCOVID-19 and its variants have resulted in major pandemics, severe sicknesses, and deaths around the world. COVID-19 and its variants has only started less than 3 years ago, and it is even more recently that we know more about its mechanisms, requirements, prevention, and treatment. This being the case, this is the first review on the present status and future perspectives of the use of the principle of artificial cells for COVID-19 related to vaccines, treatment, and critical donor blood supply shortage.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».