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Enregistrement W4361228090 · doi:10.1101/2023.03.29.23287591

Coronavirus pathogenesis in mice explains the SARS-CoV-2 multi-organ spread by red blood cells hitch-hiking

2023· preprint· en· W4361228090 sur OpenAlexaff
Alessandro Di Toro, AP Arévalo, Marianoel Pereira-Gómez, Agustina Sabater, EA Zizzi, Gemma Pascual, Sofía Lage-Vickers, JL Porfido, Ines Achinelli, Rocio Seniuk, Juan Bizzotto, Pilar Moreno, Alicia Costábile, Álvaro Fajardo, Fabián Darío Arias Rodríguez, Nicolás Nín, Pilar Sanchís, Nicolás Anselmino, Estefanía Labanca, Javier Cotignola, Nora M. Navone, Daniel F. Alonso, Elba S. Vázquez, Francesco Gentile, Artem Cherkasov, Gonzalo Moratorio, Martina Crispo, Geraldine Gueron

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut Pasteur de MontevideoUniversidad Nacional de QuilmesFundação Oswaldo CruzAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasFundación Florencio Fiorini
Mots-clésVirologySpleenInfectivityViral loadVirusKidneyMiddle East respiratory syndrome coronavirusCoronavirusBiologyImmunologyLungPathogenesisHematocritRespiratory systemHemoglobinMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PathologyInfectious disease (medical specialty)DiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT SARS-CoV-2 infection causes a multisystemic disease that affects numerous organs beyond the respiratory system. Thus, it is well known that COVID-19 is associated with a wide range of hematological disorders; however, it remains unclear how the SARS-CoV-2 virus is able to navigate from tissue to tissue. In this work, we performed a comprehensive analysis of the pleiotropic effects of a prototypical coronavirus in its natural host, the validated preclinical model of murine hepatitis virus (MHV). Throughout this study we compared our results with the real-world data from COVID-19 patients (including autopsies). Thus, the presence of viral RNA was only detected in less than 25% of the human serum samples, whereas all had multiple positive nasal swabs for SARS-CoV-2. Notably, we found viral RNA not only in lungs, but also in heart and kidney of deceased COVID-19 patients. Subsequently, we investigated the association between viral organotropism and clinical manifestations employing the MHV murine model. Results from RT-qPCR and viral infectivity showcased the presence of viral RNA and infectious particles in multiple organs including liver, lung, brain, heart, kidney, spleen and pancreas, and even the blood of infected mice. Surprisingly, when comparing plasma and red blood cells (RBCs)-enriched fraction, higher viral load levels were detected in RBCs, with decreased RBC count, and hematocrit and hemoglobin levels in infected mice. Next, we treated infected mice with hemin triggering more aggressive symptoms. Strikingly, when combining hemin treatment with chloroquine (a compound that known to interact with the heme group and induces a conformational change in its structure) the infection and its clinical manifestations were distinctly attenuated. Computational docking suggested that heme is able to bind to MHV Spike protein in a similar way to the one, experimentally observed for SARS-CoV-2. Overall, our results lead to a global perspective of COVID-19 beyond the canonical focus on the respiratory system, and strongly support the multi-organ extent of coronavirus infection through specific interactions with RBC hemoproteins.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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