Lung Epithelial Cells from Obese Patients Have Impaired Control of SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is known to increase the complications of the COVID-19 coronavirus disease caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). However, the exact mechanisms of SARS-CoV-2 infection in obese patients have not been clearly elucidated. This study aims to better understand the effect of obesity on the course of SARS-CoV-2 infection and identify candidate molecular pathways involved in the progression of the disease, using an in vitro live infection model and RNA sequencing. Results from this study revealed the enhancement of viral load and replication in bronchial epithelial cells (NHBE) from obese subjects at 24 h of infection (MOI = 0.5) as compared to non-obese subjects. Transcriptomic profiling via RNA-Seq highlighted the enrichment of lipid metabolism-related pathways along with LPIN2, an inflammasome regulator, as a unique differentially expressed gene (DEG) in infected bronchial epithelial cells from obese subjects. Such findings correlated with altered cytokine and angiotensin-converting enzyme-2 (ACE2) expression during infection of bronchial cells. These findings provide a novel insight on the molecular interplay between obesity and SARS-CoV-2 infection. In conclusion, this study demonstrates the increased SARS-CoV-2 infection of bronchial epithelial cells from obese subjects and highlights the impaired immunity which may explain the increased severity among obese COVID-19 patients.
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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) | 0,002 | 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 ».