Increased expression of SARS-CoV-2 (Covid-19) adhesion sites on type II pneumocytes, small airway epithelium, and alveolar macrophages in smokers and patients with COPD
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To perform detailed tissue analysis of SARS-CoV-2 adhesion sites in surgically resected small airway tissue. Methods: This study included 16 patients with COPD, of which 8 were current smokers with COPD (COPD-CS) and 8 ex-smokers with COPD (COPD-ES), 7 normal lung function smokers (NLFS), 9 patients with small airways disease (SAD), and 10 never-smoking normal controls (NC). Immunostaining was performed for ACE2, TMPRSS2, and FURIN. Type II pneumocytes, small airway epithelium (SAE), and alveolar macrophages (AM) were analysed using Image ProPlus 7.0. software. Results: Total number of type II pneumocytes and AM significantly increased in the pathological groups compared to NC (p<0.01), except SAD (p=0.08). Total AM significantly decreased in COPD-ES (p<0.003). ACE2 expression increased in SAE of all the patients compared to NC (p<0.001). ACE2 expressing type II pneumocytes were significantly higher in pathological groups compared to NC (p < 0.003). Similar significant changes were observed for ACE2 positive AM (p < 0.002), except COPD-ES, which had decrease in ACE2 positive AM (p<0.003). ACE2 positive AM and type II pneumocytes showed significant negative correlation with FEF25-75% (p<0.05, p = 0.05). ACE2 positive AM and total AM negatively correlated to DLCO% predicted (p<0.02; p<0.04). A similar staining pattern was observed for TMPRSS2 and FURIN. Conclusion: The increased expression of ACE2 along with TMPRSS2 and FURIN, in the small airways of smokers and COPD patients, provides further evidence that these patient groups could be more susceptible to severe COVID-19 infection.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».