Exposure route, sex, and age influence disease outcome in a golden Syrian hamster model of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergence of Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and the resultant pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has led to over one hundred million confirmed infections, greater than three million deaths, and severe economic and social disruption. Animal models of SARS-CoV-2 are critical tools for the pre-clinical evaluation of antivirals, vaccines, and candidate therapeutics currently under urgent development to curb COVID-19-associated morbidity and mortality. The golden (Syrian) hamster model of SARS-CoV-2 infection recapitulates key characteristics of severe COVID-19, including high-titer viral replication in the upper and lower respiratory tract and the development of pathogenic lesions in the lungs. In this work we examined the influence of the route of exposure, sex, and age on SARS-CoV-2 pathogenesis in golden hamsters. We report that delivery of SARS-CoV-2 primarily to the nasal passages (low-volume intranasal), the upper and lower respiratory tract (high-volume intranasal), or the digestive tract (intragastric) results in comparable viral titers in the lung tissue and similar levels of viral shedding during acute infection. However, low-volume intranasal exposure results in milder weight loss during acute infection while intragastric exposure leads to a diminished capacity to regain body weight following the period of acute illness. Further, we examined both sex and age differences in response to SARS-CoV-2 infection. Male hamsters, and to a greater extent older male hamsters, display an impaired capacity to recover from illness and a delay in viral clearance compared to females. Lastly, route of exposure, sex, and age were found to influence the nature of the host inflammatory cytokine response, but they had a minimal effect on both the quality and durability of the humoral immune response as well as the susceptibility of hamsters to SARS-CoV-2 re-infection. Together, these data indicate that the route of exposure, sex, and age have a meaningful impact SARS-CoV-2 pathogenesis in hamsters and that these variables should be considered when designing pre-clinical challenge studies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».