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Enregistrement W4308414514 · doi:10.3389/fimmu.2022.1021928

Differential effects of age, sex and dexamethasone therapy on ACE2/TMPRSS2 expression and susceptibility to SARS-CoV-2 infection

2022· article· en· W4308414514 sur OpenAlexafffund
Shima Shahbaz, Olaide Oyegbami, Suguru Saito, Mohammed Osman, Wendy Sligl, Shokrollah Elahi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésDexamethasoneTMPRSS2Downregulation and upregulationMedicineLungImmunologyBiologyDiseaseCancer researchInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ACE2 and TMPRSS2 are crucial for SARS-CoV-2 entry into the cell. Although ACE2 facilitates viral entry, its loss leads to promoting the devastating clinical symptoms of COVID-19 disease. Thus, enhanced ACE2/TMPRSS2 expression is likely to increase predisposition of target cells to SARS-CoV-2 infection. However, little evidence existed about the biological kinetics of these two enzymes and whether dexamethasone treatment modulates their expression. Here, we show that the expression of ACE2 at the protein and mRNA levels was significantly higher in the lung and heart tissues of neonatal compared to adult mice. However, the expression of TMPRSS2 was developmentally regulated. Our results may introduce a novel concept for the reduced susceptibility of the young to SARS-CoV-2 infection. Moreover, ACE2 expression but not TMPRSS2 was upregulated in adult female lungs compared to their male counterparts. Interestingly, the ACE2 and TMPRSS2 expressions were upregulated by dexamethasone treatment in the lung and heart tissues in both neonatal and adult mice. Furthermore, our findings provide a novel mechanism for the observed differential therapeutic effects of dexamethasone in COVID-19 patients. As such, dexamethasone exhibits different therapeutic effects depending on the disease stage. This was supported by increased ACE2/TMPRSS2 expression and subsequently enhanced infection of normal human bronchial epithelial cells (NHBE) and Vero E6 cells with SARS-CoV-2 once pre-treated with dexamethasone. Therefore, our results suggest that individuals who take dexamethasone for other clinical conditions may become more prone 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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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