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Enregistrement W4283378128 · doi:10.3389/fimmu.2022.893792

Cytokines and Lipid Mediators of Inflammation in Lungs of SARS-CoV-2 Infected Mice

2022· article· en· W4283378128 sur OpenAlexafffund
Isabelle Dubuc, Julien Prunier, Émile Lacasse, Annie Gravel, Florian Puhm, Isabelle Allaeys, Anne‐Sophie Archambault, Leslie Gudimard, Rosaria Villano, Arnaud Droit, Nicolas Flamand, Éric Boilard, Louis Flamand

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInflammationChemokineLungImmunologyCytokineMacrophage inflammatory proteinPathophysiologyBiologyMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 19 (COVID-19) is the clinical manifestation of severe acute respiratory syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. A hallmark of COVID-19 is a lung inflammation characterized by an abundant leukocyte infiltrate, elevated levels of cytokines/chemokines, lipid mediators of inflammation (LMI) and microthrombotic events. Animal models are useful for understanding the pathophysiological events leading to COVID-19. One such animal model is the K18-ACE2 transgenic mice. Despite their importance in inflammation, the study of LMI in lung of SARS-CoV-2 infected K18-ACE2 mice has yet to be studied to our knowledge. Using tandem mass spectrometry, the lung lipidome at different time points of infection was analyzed. Significantly increased LMI included N-oleoyl-serine, N-linoleoyl-glycine, N-oleoyl-alanine, 1/2-linoleoyl-glycerol, 1/2-docosahexaenoyl-glycerol and 12-hydroxy-eicosapenatenoic acid. The levels of prostaglandin (PG) E1, PGF2α, stearoyl-ethanolamide and linoleoyl-ethanolamide were found to be significantly reduced relative to mock-infected mice. Other LMI were present at similar levels (or undetected) in both uninfected and infected mouse lungs. In parallel to LMI measures, transcriptomic and cytokine/chemokine profiling were performed. Viral replication was robust with maximal lung viral loads detected on days 2-3 post-infection. Lung histology revealed leukocyte infiltration starting on day 3 post-infection, which correlated with the presence of high concentrations of several chemokines/cytokines. At early times post-infection, the plasma of infected mice contained highly elevated concentration of D-dimers suggestive of blood clot formation/dissolution. In support, the presence of blood clots in the lung vasculature was observed during infection. RNA-Seq analysis of lung tissues indicate that SARS-CoV-2 infection results in the progressive modulation of several hundred genes, including several inflammatory mediators and genes related to the interferons. Analysis of the lung lipidome indicated modest, yet significant modulation of a minority of lipids. In summary, our study suggests that SARS-CoV-2 infection in humans and mice share common features, such as elevated levels of chemokines in lungs, leukocyte infiltration and increased levels of circulating D-dimers. However, the K18-ACE2 mouse model highlight major differences in terms of LMI being produced in response to SARS-CoV-2 infection. The potential reasons and impact of these differences on the pathology and therapeutic strategies to be employed to treat severe COVID-19 are discussed.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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