SARS-CoV-2 Infections and ACE2: Clinical Outcomes Linked With Increased Morbidity and Mortality in Individuals With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with diabetes suffering from coronavirus disease 2019 (COVID-19) exhibit increased morbidity and mortality compared with individuals without diabetes. In this Perspective, we critically evaluate and argue that this is due to a dysregulated renin-angiotensin system (RAS). Previously, we have shown that loss of angiotensin-I converting enzyme 2 (ACE2) promotes the ACE/angiotensin-II (Ang-II)/angiotensin type 1 receptor (AT1R) axis, a deleterious arm of RAS, unleashing its detrimental effects in diabetes. As suggested by the recent reports regarding the pathogenesis of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), upon entry into the host, this virus binds to the extracellular domain of ACE2 in nasal, lung, and gut epithelial cells through its spike glycoprotein subunit S1. We put forth the hypothesis that during this process, reduced ACE2 could result in clinical deterioration in COVID-19 patients with diabetes via aggravating Ang-II–dependent pathways and partly driving not only lung but also bone marrow and gastrointestinal pathology. In addition to systemic RAS, the pathophysiological response of the local RAS within the intestinal epithelium involves mechanisms distinct from that of RAS in the lung; however, both lung and gut are impacted by diabetes-induced bone marrow dysfunction. Careful targeting of the systemic and tissue RAS may optimize clinical outcomes in subjects with diabetes infected with SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».