Cytokine storm–based mechanisms for extrapulmonary manifestations of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Viral illnesses like SARS-CoV-2 have pathologic effects on nonrespiratory organs in the absence of direct viral infection. We injected mice with cocktails of rodent equivalents of human cytokine storms resulting from SARS-CoV-2/COVID-19 or rhinovirus common cold infection. At low doses, COVID-19 cocktails induced glomerular injury and albuminuria in zinc fingers and homeoboxes 2 (Zhx2) hypomorph and Zhx2+/+ mice to mimic COVID-19-related proteinuria. Common Cold cocktail induced albuminuria selectively in Zhx2 hypomorph mice to model relapse of minimal change disease, which improved after depletion of TNF-α, soluble IL-4Rα, or IL-6. The Zhx2 hypomorph state increased cell membrane to nuclear migration of podocyte ZHX proteins in vivo (both cocktails) and lowered phosphorylated STAT6 activation (COVID-19 cocktail) in vitro. At higher doses, COVID-19 cocktails induced acute heart injury, myocarditis, pericarditis, acute liver injury, acute kidney injury, and high mortality in Zhx2+/+ mice, whereas Zhx2 hypomorph mice were relatively protected, due in part to early, asynchronous activation of STAT5 and STAT6 pathways in these organs. Dual depletion of cytokine combinations of TNF-α with IL-2, IL-13, or IL-4 in Zhx2+/+ mice reduced multiorgan injury and eliminated mortality. Using genome sequencing and CRISPR/Cas9, an insertion upstream of ZHX2 was identified as a cause of the human ZHX2 hypomorph state.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».