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Enregistrement W4415948461 · doi:10.3389/fneur.2025.1523814

Does C1 esterase inhibitor play a role in post COVID-19 neurological symptoms? A randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover, proof-of-concept study

2025· article· en· W4415948461 sur OpenAlexaboutno aff
Isaac Melamed, Mary Ellen Bayko, John Williams, Noga Or‐Geva

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsterasePathogenesisClinical neurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many patients with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection experience neurologic changes post-infection, which has been hypothesized to be due to dysregulation in the infectious-immune axis that leads to a neuro-immune response. This immune dysfunction has been termed "Alzheimer's of the Immune System" or AIS and there are several immune factors that may play a key role. These include, among others, complement activation due to low levels of C1-esterase inhibitor (C1-INH) and function, and a decrease in signaling of Toll-like receptor (TLR)-3. We propose that C1-INH replacement may upregulate the immune dysfunction, thereby improving neurological symptoms. Methods: In this randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover, proof-of-concept study, adults experiencing SARS-CoV-2 post-viral fatigue syndrome for >4 weeks post-recovery from coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection were randomized 1:1 to two arms: Arm 1 (C1-INH for 8 weeks, then placebo for 8 weeks) or to Arm 2 (placebo for 8 weeks, then C1-INH for 8 weeks). Patients were assessed for adult executive function, abnormal cognitive decline, depression [Beck Depression Inventory-II (BDI-II)], migraine, fatigue [Fatigue Severity Scale (FSS)] and pain (Short-form McGill Pain Questionnaire). Percent change in TLR signaling in response to zymosan was compared with controls at baseline, Week 8 and Week 16. Safety was assessed throughout. Results: At this interim analysis, 36 patients with SARS-CoV-2 post-viral fatigue syndrome had completed the two 8-week treatment periods. In Arm 1, trends toward improvements from baseline at Week 8 of C1-INH therapy were observed in BDI-II score (-8.7 points), mean FSS score (0.6 points), and mean McGill Pain Questionnaire score (-0.4 points). These improvements were either sustained or worsened at Week 16, following crossover to placebo. The outcomes in Arm 2 were compatible with those in Arm 1. Patients with SARS-CoV-2 post-viral fatigue syndrome had low levels of TLR-related signaling biomarkers compared with healthy controls. Conclusion: This proof-of-concept study demonstrates sustained dysregulation of the immune system after COVID-19 infection. Improvements in depression, fatigue, and pain were observed with C1-INH treatment in patients with SARS-CoV-2 post-viral fatigue syndrome, indicating C1-INH may be a potential therapeutic target. Clinical trial registration: The study was registered on September 21, 2024, with the identifier number NCT04705831.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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