Asthma Associated Cytokines Regulate the Expression of SARS-CoV-2 Receptor ACE2 in the Lung Tissue of Asthmatic Patients
Notice bibliographique
Résumé
It is still controversial whether chronic lung inflammation increases the risk for COVID-19. One of the risk factors for acquiring COVID-19 is the level of expression of SARS-CoV-2 entry receptors, ACE2 and TMPRSS2, in lung tissue. It is, however, not clear how lung tissue inflammation affects expression levels of these receptors. We hence aimed to determine the level of SARS-CoV-2 receptors in lung tissue of asthmatic relative to age, gender, and asthma severity, and to investigate the factors regulating that. Therefore, gene expression data sets of well-known asthmatic cohorts (SARP and U-BIOPRED) were used to evaluate the association of ACE2 and TMPRSS2 with age, gender of the asthmatic patients, and also the type of the underlying lung tissue inflammatory cytokines. Notably, ACE2 and to less extent TMPRSS2 expression were upregulated in the lung tissue of asthmatics compared to healthy controls. Although a differential expression of ACE2, but not TMPRSS2 was observed relative to age within the moderate and severe asthma groups, our data suggest that age may not be a key regulatory factor of its expression. The type of tissue inflammation, however, associated significantly with ACE2 and TMPRSS2 expression levels following adjusting with age, gender and oral corticosteroids use of the patient. Type I cytokine (IFN-γ), IL-8, and IL-19 were associated with increased expression, while Type II cytokines (IL-4 and IL-13) with lower expression of ACE2 in lung tissue (airway epithelium and/or lung biopsies) of moderate and severe asthmatic patients. Of note, IL-19 was associated with ACE2 expression while IL-17 was associated with TMPRSS2 expression in sputum of asthmatic subjects. In vitro treatment of bronchial fibroblasts with IL-17 and IL-19 cytokines confirmed the regulatory effect of these cytokines on SARS-CoV-2 entry receptors. Our results suggest that the type of inflammation may regulate ACE2 and TMPRSS2 expression in the lung tissue of asthmatics and may hence affect susceptibility to SARS-CoV-2 infection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».