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Enregistrement W4280554281 · doi:10.1164/rccm.202108-1901oc

Increased SARS-CoV-2 Infection, Protease, and Inflammatory Responses in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Primary Bronchial Epithelial Cells Defined with Single-Cell RNA Sequencing

2022· article· en· W4280554281 sur OpenAlexfundno aff
Matt D. Johansen, Rashad Mohammad Mahbub, Sobia Idrees, Duc Hai Nguyen, Stefan Miemczyk, Prabuddha S. Pathinayake, Kristy Nichol, Nicole G. Hansbro, Linden J. Gearing, Paul J. Hertzog, David Gallego‐Ortega, Warwick J. Britton, Bernadette M. Saunders, Peter Wark, Alen Faiz, Philip M. Hansbro

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilSydney Partnership for Health, Education, Research and EnterpriseInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Technology Sydney
Mots-clésImmunologyMedicineCOPDProteasesProinflammatory cytokineImmune systemVirologyInflammationBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) develop more severe coronavirus disease (COVID-19); however, it is unclear whether they are more susceptible to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection and what mechanisms are responsible for severe disease. Objectives To determine whether SARS-CoV-2 inoculated primary bronchial epithelial cells (pBECs) from patients with COPD support greater infection and elucidate the effects and mechanisms involved. Methods We performed single-cell RNA sequencing analysis on differentiated pBECs from healthy subjects and patients with COPD 7 days after SARS-CoV-2 inoculation. We correlated changes with viral titers, proinflammatory responses, and IFN production. Measurements and Main Results Single-cell RNA sequencing revealed that COPD pBECs had 24-fold greater infection than healthy cells, which was supported by plaque assays. Club/goblet and basal cells were the predominant populations infected and expressed mRNAs involved in viral replication. Proteases involved in SARS-CoV-2 entry/infection (TMPRSS2 and CTSB) were increased, and protease inhibitors (serpins) were downregulated more so in COPD. Inflammatory cytokines linked to COPD exacerbations and severe COVID-19 were increased, whereas IFN responses were blunted. Coexpression analysis revealed a prominent population of club/goblet cells with high type 1/2 IFN responses that were important drivers of immune responses to infection in both healthy and COPD pBECs. Therapeutic inhibition of proteases and inflammatory imbalances reduced viral titers and cytokine responses, particularly in COPD pBECs. Conclusions COPD pBECs are more susceptible to SARS-CoV-2 infection because of increases in coreceptor expression and protease imbalances and have greater inflammatory responses. A prominent cluster of IFN-responsive club/goblet cells emerges during infection, which may be important drivers of immunity. Therapeutic interventions suppress SARS-CoV-2 replication and consequent inflammation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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