A diabetic milieu increases ACE2 expression and cellular susceptibility to SARS-CoV-2 infections in human kidney organoids and patient cells
Notice bibliographique
Résumé
It is not well understood why diabetic individuals are more prone to develop severe COVID-19. To this, we here established a human kidney organoid model promoting early hallmarks of diabetic kidney disease development. Upon SARS-CoV-2 infection, diabetic-like kidney organoids exhibited higher viral loads compared with their control counterparts. Genetic deletion of the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in kidney organoids under control or diabetic-like conditions prevented viral detection. Moreover, cells isolated from kidney biopsies from diabetic patients exhibited altered mitochondrial respiration and enhanced glycolysis, resulting in higher SARS-CoV-2 infections compared with non-diabetic cells. Conversely, the exposure of patient cells to dichloroacetate (DCA), an inhibitor of aerobic glycolysis, resulted in reduced SARS-CoV-2 infections. Our results provide insights into the identification of diabetic-induced metabolic programming in the kidney as a critical event increasing SARS-CoV-2 infection susceptibility, opening the door to the identification of new interventions in COVID-19 pathogenesis targeting energy metabolism.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».