Microglial Implications in SARS-CoV-2 Infection and COVID-19: Lessons From Viral RNA Neurotropism and Possible Relevance to Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Since December 2019, humankind has been experiencing a ravaging severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) outbreak, the second coronavirus pandemic in a decade after the Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) disease in 2012. Infection with SARS-CoV-2 results in Coronavirus disease 2019 (COVID-19), which is responsible for over 3.1 million deaths worldwide. With the emergence of a second and a third wave of infection across the globe, and the rising record of multiple reinfections and relapses, SARS-CoV-2 infection shows no sign of abating. In addition, it is now evident that SARS-CoV-2 infection presents with neurological symptoms that include early hyposmia, ischemic stroke, meningitis, delirium and falls, even after viral clearance. This may suggest chronic or permanent changes to the neurons, glial cells, and/or brain vasculature in response to SARS-CoV-2 infection or COVID-19. Within the central nervous system (CNS), microglia act as the central housekeepers against altered homeostatic states, including during viral neurotropic infections. In this review, we highlight microglial responses to viral neuroinfections, especially those with a similar genetic composition and route of entry as SARS-CoV-2. As the primary sensor of viral infection in the CNS, we describe the pathogenic and neuroinvasive mechanisms of RNA viruses and SARS-CoV-2 vis-à-vis the microglial means of viral recognition. Responses of microglia which may culminate in viral clearance or immunopathology are also covered. Lastly, we further discuss the implication of SARS-CoV-2 CNS invasion on microglial plasticity and associated long-term neurodegeneration. As such, this review provides insight into some of the mechanisms by which microglia could contribute to the pathophysiology of post-COVID-19 neurological sequelae and disorders, including Parkinson's disease, which could be pervasive in the coming years given the growing numbers of infected and re-infected individuals globally.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».