Generation and Characterization of a SARS-CoV-2-Susceptible Mouse Model Using Adeno-Associated Virus (AAV6.2FF)-Mediated Respiratory Delivery of the Human ACE2 Gene
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the aetiological agent of coronavirus disease 2019 (COVID-19) that has caused a pandemic with millions of human infections. There continues to be a pressing need to develop potential therapies and vaccines to inhibit SARS-CoV-2 infection to mitigate the ongoing pandemic. Epidemiological data from the current pandemic indicates that there may be sex-dependent differences in disease outcomes. To investigate these differences, we proposed to use common small animal species that are frequently used to model disease with viruses. However, common laboratory strains of mice are not readily infected by SARS-CoV-2 because of differences in the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), the cellular receptor for the virus. To overcome this limitation, we transduced common laboratory accessible strains of mice of different sexes and age groups with a novel a triple AAV6 mutant, termed AAV6.2FF, encoding either human ACE2 or luciferase via intranasal administration to promote expression in the lung and nasal turbinates. Infection of AAV-hACE2-transduced mice with SARS-CoV-2 resulted in high viral titers in the lungs and nasal turbinates, establishment of an IgM and IgG antibody response, and modulation of lung and nasal turbinate cytokine profiles. There were insignificant differences in infection characteristics between age groups and sex-related differences; however, there were significant strain-related differences between BALB/c vs. C57BL/6 mice. We show that AAV-hACE2-transduced mice are a useful for determining immune responses and for potential evaluation of SARS-CoV-2 vaccines and antiviral therapies, and this study serves as a model for the utility of this approach to rapidly develop small-animal models for emerging viruses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».