Kidney ACE2 expression: Implications for chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) has been implicated in the pathogenesis of chronic kidney disease (CKD) and is a membrane receptor for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus responsible for coronavirus disease (COVID-19), whereas transmembrane protease, serine 2 (TMPRSS2) is involved in viral attachment. Together, tissue expression of ACE2 and TMPRSS2 may determine infection. Sex, age, body mass index (BMI), and CKD are clinical risk factors for COVID-19 severity, but the relationships between kidney ACE2 and TMPRSS2 expression and these clinical variables are unknown. Accordingly, we obtained renal tubulointerstitial and glomerular microarray expression data and clinical variables from healthy living donors (HLD) and patients with CKD from the European Renal cDNA Bank. ACE2 expression was similar in the tubulointerstitium of the two groups, but greater in females than males in HLD (P = 0.005) and CKD (P < 0.0001). ACE2 expression was lower in glomeruli of CKD patients compared to HLD (P = 0.0002) and lower in males than females. TMPRSS2 expression was similar in the tubulointerstitium but lower in glomeruli of CKD patients compared to HLD (P < 0.0001). There was a strong relationship between ACE2 and TMPRSS2 expression in the glomerulus (r = 0.51, P < 0.0001). In CKD, there was a relationship between tubulointerstitial ACE2 expression and estimated glomerular filtration rate (r = 0.36, P < 0.0001) and age (r = -0.17, P = 0.03), but no relationship with BMI. There were no relationships between TMPRSS2 expression and clinical variables. Genes involved in inflammation (CCL2, IL6, and TNF) and fibrosis (COL1A1, TGFB1, and FN1) were inversely correlated with ACE2 expression. In summary, kidney expression of ACE2 and TMPRSS2 differs in HLD and CKD. ACE2 is related to sex and eGFR. ACE2 is also associated with expression of genes implicated in inflammation and fibrosis.
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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 | 0,096 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».