SARS-CoV-2 infects cells of the human exocrine and endocrine pancreas and interferes with beta-cell function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preexisting diabetes increases the risk of a severe course of the pandemic coronavirus disease 2019 (COVID-19). Vice versa, exacerbations of a preexisting diabetes as well as new-onset diabetes have been reported upon SARS-CoV-2 infection. Thus, there is an imperative need to clarify whether human pancreatic endocrine cells organized within an islet of Langerhans are permissive for and affected by SARS-CoV-2 infection, and to elucidate the mechanisms underlying the development of diabetes upon COVID-19. Here, we (i) defined ACE2 and TMPRSS2 expression patterns in human pancreatic endocrine and exocrine cell types, (ii) employed human pancreatic islet cultures to demonstrate susceptibility to SARS-CoV-2 infection and to viral replication in β-cells, (iii) showed that SARS-CoV-2 attenuates glucose-stimulated insulin secretion, and (iv) tested remdesivir as eventually effective to prevent β-cell failure. In addition, we (v) visualized viral particles replicating in endocrine pancreatic cells and define their subcellular localization patterns via transmission electron microscopy, and finally (vi) present examples of cell type specific pancreatic infection patterns of COVID-19 deceased patients. Overall, our data demonstrate that SARS-CoV-2 can infect both the exocrine and endocrine compartments of the pancreas and can perturb β-cell integrity, which might lead to an increased risk for diabetes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».