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Enregistrement W4400878118 · doi:10.1371/journal.ppat.1012017

Viral interference between severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 and influenza A viruses

2024· article· en· W4400878118 sur OpenAlexafffund
Shella Gilbert-Girard, Jocelyne Piret, Julie Carbonneau, Mathilde Hénaut, Nathalie Goyette, Guy Boivin

Notice bibliographique

RevuePLoS Pathogens · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVirologyISG15VirusInterferonBiologyInfluenza A virusViral replicationPandemicViral InterferenceCoronavirusImmunologyGeneMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some respiratory viruses can cause a viral interference through the activation of the interferon (IFN) pathway that reduces the replication of another virus. Epidemiological studies of coinfections between SARS-CoV-2 and other respiratory viruses have been hampered by non-pharmacological measures applied to mitigate the spread of SARS-CoV-2 during the COVID-19 pandemic. With the ease of these interventions, SARS-CoV-2 and influenza A viruses can now co-circulate. It is thus of prime importance to characterize their interactions. In this work, we investigated viral interference effects between an Omicron variant and a contemporary influenza A/H3N2 strain, in comparison with an ancestral SARS-CoV-2 strain and the 2009 pandemic influenza A/H1N1 virus. We infected nasal human airway epitheliums with SARS-CoV-2 and influenza, either simultaneously or 24 h apart. Viral load was measured by RT-qPCR and IFN-α/β/λ1/λ2 proteins were quantified by immunoassay. Expression of four interferon-stimulated genes (ISGs; OAS1/IFITM3/ISG15/MxA) was also measured by RT-droplet digital PCR. Additionally, susceptibility of each virus to IFN-α/β/λ2 recombinant proteins was determined. Our results showed that influenza A, and especially A/H3N2, interfered with both SARS-CoV-2 viruses, but that SARS-CoV-2 did not significantly interfere with A/H3N2 or A/H1N1. Consistently with these results, influenza, and particularly the A/H3N2 strain, caused a higher production of IFN proteins and expression of ISGs than SARS-CoV-2. SARS-CoV-2 induced a marginal IFN production and reduced the IFN response during coinfections with influenza. All viruses were susceptible to exogenous IFNs, with the ancestral SARS-CoV-2 and Omicron being less susceptible to type I and type III IFNs, respectively. Thus, influenza A causes a viral interference towards SARS-CoV-2 most likely through an IFN response. The opposite is not necessarily true, and a concurrent infection with both viruses leads to a lower IFN response. Taken together, these results help us to understand how SARS-CoV-2 interacts with another major respiratory pathogen.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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