Influenza A virus modulates ACE2 expression and SARS-CoV-2 infectivity in human cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Influenza A virus (IAV) and SARS-CoV-2 are both acute respiratory viruses currently circulating in the human population. Prior IAV infection enhances SARS-CoV-2 infectivity and lung pathogenesis in mice; however, underlying mechanisms and the extent that co-infection leads to involvement of other organs in disease severity remains unknown. Herein, we investigated the impact of prior IAV infection on SARS-CoV-2 pathogenesis and cardiomyocyte function. IAV infection induces the expression of ACE2 in human lung epithelial cells, lung fibroblasts, macrophages, cardiac fibroblasts (HCFs), and hiPSC-Cardiomyocytes (CMs). Interestingly, we detected poorly glycosylated ACE2 in lung epithelial cells and cardiac fibroblasts. In contrast, expression of a heavily glycosylated form of ACE2 is induced by IAV in CMs. In all cell types, IAV infection enhances SARS-CoV-2 viral entry. However, efficient SARS-CoV-2 replication was uniquely inhibited in CMs. Glycosylation of ACE2 correlated with enzymatic conversion of its substrate Angiotension II, induction of eNOS and nitric oxide production, providing a mechanistic underpinning for restricted viral replication in CMs. Our results indicate that IAV-mediated induction of ACE2 is double-edged, providing increased risk for SARS-CoV-2 coinfection in epithelial cells and HCFs, while limiting SARS-CoV-2 replication in CMs. We conclude that differential glycosylation of ACE2 may be a molecular determinant, not of SARS-CoV-2 infection, but of replication. Funding: NIH grants R01-AI 146252, R21-AI 146690 Funding: NIH grants R01-AI 146252, R21-AI 146690
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».