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Enregistrement W4401039837 · doi:10.2147/jir.s474707

Interplay of TLR4 and SARS-CoV-2: Unveiling the Complex Mechanisms of Inflammation and Severity in COVID-19 Infections

2024· review· en· W4401039837 sur OpenAlex
Clinton Njinju Asaba, Cyril Jabea Ekabe, Humblenoble Stembridge Ayuk, Bella Gwanyama, Razieh Bitazar, Terence N. Bukong

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Inflammation Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversities Space Research Association
Mots-clésTLR4InflammationTLR2Cytokine stormInnate immune systemImmunologyBiologyPattern recognition receptorToll-like receptorCytokineImmune systemReceptorCell biologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseMedicineGeneticsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The late 2019 emergence of the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative agent of COVID-19, caused profound and unprecedented disruption to the global socio-economic structure, negatively affecting millions of lives worldwide. A typical hallmark of severe COVID-19 is hyper inflammation due to aberrant cytokine release (cytokine storm) by innate immune cells. Recent studies have revealed that SARS-CoV-2, through its spike (S) protein, can activate the body's innate immune cells via Toll-Like Receptors (TLRs), particularly TLR4. In silico studies have demonstrated that the S protein binds with high affinity to TLR4, triggering downstream signaling processes that result in pro-inflammatory cytokine release. Compared to other TLRs, such as TLR2, TLR4 plays a more significant role in initiating and sustaining the inflammatory response associated with severe COVID-19. Furthermore, interactions between the virus and target cells can enhance the cellular expression of TLR4, making cells more susceptible to viral interactions and subsequent inflammation. This increased expression of TLR4 upon viral entry creates a feedback loop, where heightened TLR4 levels lead to amplified inflammatory responses, contributing to the severity of the disease. Additionally, TLR4's potent activation of inflammatory pathways sets it apart from other TLRs, underscoring its pivotal role in the pathogenesis of COVID-19. In this review, we thoroughly explore the multitude of regulatory signaling pathways that SARS-CoV-2 employs to incite inflammation. We specifically focus on the critical impact of TLR4 activation compared to other TLRs, highlighting how TLR4's interactions with the viral S protein can exacerbate the severity of COVID-19. By delving into the mechanisms of TLR4-mediated inflammation, we aim to shed light on potential therapeutic targets that could mitigate the inflammatory damage caused by severe COVID-19. Understanding the unique role of TLR4 in the context of SARS-CoV-2 infection could pave the way for novel treatment strategies that specifically inhibit this receptor's activity, thereby reducing the overall disease burden and improving patient outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle