Effect of omalizumab on inflammatory markers in COVID-19: an exploratory analysis of the COVID-19 immunologic antiviral therapy with omalizumab (CIAO) trial
Notice bibliographique
Résumé
Background The CIAO trial recently demonstrated a probable clinical benefit of omalizumab in the treatment of severe COVID-19; however, the mechanism underlying this benefit remains unclear. Therefore, we sought to longitudinally assess the impact of omalizumab on serum cytokines in CIAO trial patients to determine its mechanism of action. Methods Blood samples were collected on days 0, 2, 7, and 14 from patients recruited into the CIAO trial and who consented to this substudy. Blood samples were tested by a panel of 25 inflammatory cytokines, as well as for markers of mast cell activation. Levels of inflammatory biomarkers were compared over time between omalizumab- and placebo-treated patients by generalized linear mixed-effects model. Associations between biomarkers and clinical outcomes were investigated by mixed-effects logistic regression. Results Nineteen patients were recruited into this substudy; 10 were assigned to placebo and 9 to omalizumab. Monokine induced by gamma interferon was significantly positively associated with severe COVID-19 (Odds Ratio [OR] = 1.06, 95%CI = 1.00–1.11, p = 0.043). Further, omalizumab significantly reduced interleukin-15 (Coefficient = −0.95, p = 0.048) and macrophage inflammatory protein-1 (Coefficient = −1.31, p = 0.010) levels. However, neither was significant in analyses adjusting for multiple hypothesis testing. Conclusion Although limited by a small sample size, these results suggest that omalizumab’s potential benefit in COVID-19 may be mediated independently of modulation of the measured serum biomarkers. Further studies are needed to investigate omalizumab’s mechanism of action in 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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».