SARS-Cov-2 Replication in a Blood–Brain Barrier Model Established with Human Brain Microvascular Endothelial Cells Induces Permeability and Disables ACE2-Dependent Regulation of Bradykinin B1 Receptor
Notice bibliographique
Résumé
Endothelial dysfunction plays a central role in COVID-19 pathogenesis, by affecting vascular homeostasis and worsening thromboinflammation. This imbalance may contribute to blood-brain barrier (BBB) disruption, which has been reported in long COVID-19 patients with neurological sequelae. The kallikrein-kinin system (KKS) generates bradykinin (BK), a proinflammatory peptide that induces microvascular leakage via B2R. Under inflammatory conditions, BK is converted to Des-Arg-BK (DABK), which activates B1R, a receptor upregulated in inflamed tissues. DABK is degraded by ACE2, the main SARS-CoV-2 receptor; thus, viral binding and ACE2 downregulation may lead to DABK/B1R imbalance. Here, we investigated these interactions using human brain microvascular endothelial cells (HBMECs), as a model of the BBB. Since endothelial cell lines express low levels of ACE2, HBMECs were modified with an ACE2-carrying pseudovirus. SARS-CoV-2 replication was confirmed by RNA, protein expression, and infectious particles release. Infection upregulated cytokines and endothelial permeability, enhancing viral and leukocyte transmigration. Additionally, viral replication impaired ACE2 function in HBMECs, amplifying the response to DABK, increasing nitric oxide (NO) production, and further disrupting endothelial integrity. Our findings reveal a mechanism by which SARS-CoV-2 impacts the BBB and highlights the ACE2/KKS/B1R axis as a potential contributor to long COVID-19 neurological symptoms.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».