Hypercoagulopathy and Adipose Tissue Exacerbated Inflammation May Explain Higher Mortality in COVID-19 Patients With Obesity
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19, caused by SARS-CoV-2, is characterized by pneumonia, lymphopenia, exhausted lymphocytes and a cytokine storm. Several reports from around the world have identified obesity and severe obesity as one of the strongest risk factors for COVID-19 hospitalization and mechanical ventilation. Moreover, countries with greater obesity prevalence have a higher morbidity and mortality risk of developing serious outcomes from COVID-19. The understanding of how this increased susceptibility of the people with obesity to develop severe forms of the SARS-CoV-2 infection occurs is crucial for implementing appropriate public health and therapeutic strategies to avoid COVID-19 severe symptoms and complications in people living with obesity. We hypothesize here that increased ACE2 expression in adipose tissue displayed by people with obesity may increase SARS-CoV-2 infection and accessibility to this tissue. Individuals with obesity have increased white adipose tissue, which may act as a reservoir for a more extensive viral spread with increased shedding, immune activation and pro-inflammatory cytokine amplification. Here we discuss how obesity is related to a pro-inflammatory and metabolic dysregulation, increased SARS-CoV-2 host cell entry in adipose tissue and induction of hypercoagulopathy, leading people with obesity to develop severe forms of COVID-19 and also death. Taken together, it may be crucial to better explore the role of visceral adipose tissue in the inflammatory response to SARS-CoV-2 infection and investigate the potential therapeutic effect of using specific target anti-inflammatories (canakinumab or anakinra for IL-1β inhibition; anti-IL-6 antibodies for IL-6 inhibition), anticoagulant or anti-diabetic drugs in COVID-19 treatment of people with obesity. Defining the immunopathological changes in COVID-19 patients with obesity can provide prominent targets for drug discovery and clinical management improvement.
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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 | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».