Effects of cigarette smoking on <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 receptor <scp>ACE2</scp> expression in the respiratory epithelium<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Due to the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic, the world is currently facing high morbidity and mortality rates as well as severe disruption to normal societal and social structures. SARS-CoV-2 uses the ACE2 receptor for cellular entry. In a recent publication of The Journal of Pathology, Liu and coworkers highlight the effects of cigarette smoking on ACE2 expression in the respiratory epithelium. The authors studied the effects of acute cigarette smoke exposure in a murine model and confirmed their findings in human lung tissues and gene expression datasets. Their findings demonstrate that cigarette smoking increases ACE2 expression specifically at the apical surface of the airway epithelium. Smoking cessation resulted in lower ACE2 expression, with implications for attenuating the risk of transmission of the virus. The role of ACE2 expression in the development of COVID-19 symptoms is still under investigation, with conflicting results from experimental models on the role of ACE2 expression in SARS-CoV-2-induced lung injury. In this commentary, we highlight the implications and limitations of the study of Liu et al as well as future therapeutic strategies directed towards ACE2. © 2020 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons, Ltd. on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».