Dengue virus induces PCSK9 expression to alter antiviral responses and disease outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Dengue virus (DENV) infection requires cholesterol as a proviral factor, although statin treatment did not show antiviral efficacy in patients with dengue. Here, we show that DENV infection manipulated cholesterol metabolism in cells residing in low-oxygen microenvironments (hypoxia) such as in the liver, spleen, and lymph nodes. DENV infection induced expression of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9), which reduces low-density lipoprotein receptor (LDLR) recycling and hence cholesterol uptake. We found that, whereas LDLR uptake would have distributed cholesterol throughout the various cell compartments, de novo cholesterol synthesis enriched this lipid in the endoplasmic reticulum (ER). With cholesterol enrichment in the ER, ER-resident STING and type I IFN (IFN) activation was repressed during DENV infection. Our in vitro findings were further supported by the detection of elevated plasma PCSK9 levels in patients with dengue with high viremia and increased severity of plasma leakage. Our findings therefore suggest that PCSK9 plays a hitherto unrecognized role in dengue pathogenesis and that PCSK9 inhibitors could be a suitable host-directed treatment for patients with dengue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».