Fibroblast-expressed LRRC15 is a receptor for SARS-CoV-2 spike and controls antiviral and antifibrotic transcriptional programs
Notice bibliographique
Résumé
Although ACE2 is the primary receptor for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, a systematic assessment of host factors that regulate binding to SARS-CoV-2 spike protein has not been described. Here, we use whole-genome CRISPR activation to identify host factors controlling cellular interactions with SARS-CoV-2. Our top hit was a TLR-related cell surface receptor called leucine-rich repeat-containing protein 15 (LRRC15). LRRC15 expression was sufficient to promote SARS-CoV-2 spike binding where they form a cell surface complex. LRRC15 mRNA is expressed in human collagen-producing lung myofibroblasts and LRRC15 protein is induced in severe Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) infection where it can be found lining the airways. Mechanistically, LRRC15 does not itself support SARS-CoV-2 infection, but fibroblasts expressing LRRC15 can suppress both pseudotyped and authentic SARS-CoV-2 infection in trans. Moreover, LRRC15 expression in fibroblasts suppresses collagen production and promotes expression of IFIT, OAS, and MX-family antiviral factors. Overall, LRRC15 is a novel SARS-CoV-2 spike-binding receptor that can help control viral load and regulate antiviral and antifibrotic transcriptional programs in the context of COVID-19 infection.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».