Delayed viral clearance and altered inflammatory responses affect severity of SARS-CoV-2 infection in aged mice
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Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological investigations consistently demonstrate an overrepresentation of the elderly in COVID-19 hospitalizations and fatalities, making the advanced age as a major predictor of disease severity. Despite this, a comprehensive understanding of the cellular and molecular mechanisms explaining how old age represents a major risk factor remain elusive. To investigate this, we compared SARS-CoV-2 infection outcomes in young adults (2 months) and geriatric (15–22 months) mice. Both groups of K18-ACE2 mice were intranasally infected with 500 TCID50 of SARS-CoV-2 Delta variant with analyses performed on days 3, 5, and 7 post-infection (DPI). Analyses included pulmonary cytokines, lung RNA-seq, viral loads, lipidomic profiles, and histological assessments, with a concurrent evaluation of the percentage of mice reaching humane endpoints. The findings unveiled notable differences, with aged mice exhibiting impaired viral clearance, reduced survival, and failure to recover weight loss due to infection. RNA-seq data suggested greater lung damage and reduced respiratory function in infected aged mice. Additionally, elderly-infected mice exhibited a deficient antiviral response characterized by reduced Th1-associated mediators (IFNγ, CCL2, CCL3, CXCL9) and diminished number of macrophages, NK cells, and T cells. Furthermore, mass-spectrometry analysis of the lung lipidome indicated altered expression of several lipids with immunomodulatory and pro-resolution effects in aged mice such as Resolvin, HOTrEs, and NeuroP, but also DiHOMEs-related ARDS. These findings indicate that aging affects antiviral immunity, leading to prolonged infection, greater lung damage, and poorer clinical outcomes. This underscores the potential efficacy of immunomodulatory treatments for elderly subjects experiencing symptoms of severe COVID-19.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle