Contato:jerry.he@wecistanche.com

Wei Lin1, Jue Fan2, Long-Fei Hu2, Yan Zhang2, Joshua D. Ooi3, Ting Meng4, Peng Jin5, Xiang Ding5, Long-Kai Peng6, Lei Song6, Rong Tang6, Zhou Xiao4, Xiang Ao4, Xiang-Cheng Xiao4, Qiao-Ling Zhou4, Ping Xiao4, Yong Zhong4

1Departamento de Patologia, Hospital Xiangya, Universidade Centro-Sul, Changsha, Hunan 410008, China;

2Departamento de Bioinformática e Ciência de Dados, Singleron Biotechnologies, Nanjing, Jiangsu 210032, China;

3Centro de Doenças Inflamatórias, Departamento de Medicina da Universidade Monash, Centro Médico Monash, Clayton, VIC 3168, Austrália;

4Departamento de Nefrologia, Hospital Xiangya, Universidade Centro-Sul, Changsha, Hunan 410008, China;

5Departamento de Transplante de Órgãos, Hospital Xiangya, Universidade Centro-Sul, Changsha, Hunan 410008, China;

6 Departamento deRimTransplante, The Second Xiangya Hospital of Central South University, Changsha, Hunan 410011, China.

Cistanche pode melhorar a função renal

Abstrato

Antecedentes: Desde 2019, um romancecoronavírusnomeado romance de 2019coronavírus(2019-nCoV) surgiu em todo o mundo. Além de

febre e complicações respiratórias,rimlesão foi observada em alguns pacientes comcoronavírusdoença 2019. Além disso, de acordo com descobertas recentes, o vírus foi detectado na urina. A enzima conversora de angiotensina II (ACE2) foi proposta para servir como receptor para a entrada de 2019-nCoV, que é o mesmo da síndrome respiratória aguda grave. Este estudo teve como objetivo investigar a possível causa de dano renal e a rota potencial de infecção por 2019-nCoV no sistema urinário.

Métodos: Usamos tanto publicaçõesrime dados do atlas de células da bexiga e novos dados independentesrimDados de sequenciamento de RNA de célula única gerados internamente para avaliar a expressão do gene ACE2 em todos os tipos de células em rins e bexigas saudáveis. Os coeficientes de correlação de Pearson entre ACE2 e todos os outros genes foram gerados pela primeira vez. Então, genes com valores de r maiores que 0.1 e valores de P menores que 0.01 foram considerados genes de co-expressão significativos com ACE2.

Resultados: Nossos resultados mostraram a expressão enriquecida de ACE2 em todos os subtipos de células do túbulo proximal (TP) dorim. A expressão de ACE2 foi encontrada em 5,12 por cento, 5,80 por cento e 14,38 por cento das células do túbulo contorcido proximal, células PT e células do túbulo reto proximal, respectivamente, em três publicaçõesrimconjuntos de dados do atlas celular. Além disso, a expressão de ACE2 também foi confirmada em 12.05 por cento, 6,80 por cento e 10,20 por cento das células do túbulo contorcido proximal, PT e túbulo reto proximal, respectivamente, em nossas duas amostras de rim saudável. Para a análise de dados públicos de três amostras de bexiga, a expressão de ACE2 foi baixa, mas detectável nas células epiteliais da bexiga. Apenas 0,25 por cento e 1,28 por cento das células intermediárias e células guarda-chuva, respectivamente, tinham expressão de ACE2. Conclusão: Este estudo forneceu evidências de bioinformática da potencial rota de infecção por 2019-nCoV no sistema urinário. Palavras-chave: 2019-nCoV; Lesão renal aguda; Enzima conversora de angiotensina 2; Bexiga; COVID-19; Rim; análise de sequência de RNA; Análise de célula única

Introdução Em 2019, casos misteriosos de pneumonia surgiram e se espalharam rapidamente pelo mundo. A análise de sequenciamento profundo e as investigações etiológicas confirmaram que o patógeno era um tipo de recém-identificadocoronavírusque havia sido rotulado como novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV). A rápida disseminação do 2019-nCoV causou o surto de pneumonia em todo o mundo, tornando-se uma grave ameaça à segurança da saúde pública internacional em um curto período.[1-3] Com base em análises de bioinformática, foi demonstrado que o genoma do 2019-nCoV é 88% idêntico a dois coronavírus semelhantes à síndrome respiratória aguda grave (SARS) derivados de morcegos (bat-SL-CoVZC45 e bat-SL CoVZXC21), 79% idêntico ao SARS-CoV e 50% idêntico ao coronavírus da síndrome respiratória do Oriente Médio (MERS-CoV).[4] Análises estruturais de proteínas revelaram que

2019-nCoV tinha um domínio de ligação ao receptor semelhante ao do SARS-CoV, ligando-se diretamente à enzima conversora de angiotensina II (ACE2), sugerindo fortemente que 2019-nCoV usa ACE2 como seu receptor,I

Os sintomas mais comuns da infecção por 2019-nCoV são febre e tosse na maioria dos pacientes, com sintomas de desconforto torácico, dispneia progressiva ou síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) em pacientes graves. Agudorimlesão (LRA) foi relatada em um pequeno número de pacientes com infecção confirmada por {{0}}nCoV. Os achados laboratoriais de 99 pacientes infectados com 2019-nCoV mostraram que três pacientes (3 por cento ) tinham diferentes graus de creatinina sérica aumentada. Em outro estudo de observação clínica, quatro (10 por cento ) de 41 pacientes, incluindo dois de 13 ( 15 por cento dos pacientes da unidade de terapia intensiva (UTI) e dois dos 28 (7 por cento) dos pacientes não internados apresentaram creatinina sérica elevada. Um total de 3,7 por cento dos pacientes morreram derenalfalha, conforme mostrado em uma análise de 88 mortes relacionadas à doença de coronavírus 2019 (COVID-19),[iil Além disso, a pesquisa mais recente confirmou que 27,06% (23/85) dos pacientes apresentaram sintomas agudosrenalnecrose tubular aguda grave foi observada pela coloração de hematoxilina-eosina em seis pacientes post-mortem. O antígeno 2019-nCo V foi detectado nos túbulos renais por imuno-histoquímica (IHQ). }}nCoV foi detectado em amostras de urina por reação em cadeia da polimerase quantitativa em tempo real de um paciente com infecção por 2019-nCoV.134INo entanto, por que e como 2019-nCoV induz IRA na urina permanece em grande parte desconhecido. Além disso, se o 2019. nCoV pode ser transmitido pelo trato urinário continua sendo uma questão em grande parte sem resposta. Como a ACE2 desempenha um papel importante na 2019-nCoVinfection, buscamos identificar a composição e proporção celular que expressa a ACE2-em humanos normaisrinse bexigas por transcriptomas de célula única para explorar as possíveis rotas de infecção de 2019-nCoV e os papéis de ACE2 na infecção do sistema do trato uninário.

O sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-Seq) tem sido amplamente aplicado na pesquisa de 2019-nCoV devido à sua capacidade de perfilar a expressão gênica para todos os tipos de células em vários tecidos de forma imparcial em alta resolução. A expressão de ACE2 foi investigada nas conhecidas células alveolares tipo 2 no pulmão, bem como em colangiócitos hepáticos, células epiteliais esofágicas e [15-171enterócitos absortivos do íleo e cólon por scRNA-Seq. Esses resultados demonstraram a utilidade potencial de scRNA-Seq para desmascarar os tipos de células alvo potenciais de 2019-nCoV. Como a infecção do sistema urinário e suas possíveis consequências podem ser essenciais para o cuidado do paciente durante e após a infecção, usamos dois conjuntos de dados de transcriptoma scRNA-Seq em animais saudáveis.rinse um conjunto de dados em bexigas saudáveis ​​para investigar os padrões de expressão de tipos de células no sistema urinário.

Métodos

Aquisição e processamento de conjuntos de dados públicos

Matrizes de expressão gênica de dados de scRNA-Seq de normalrinsde três doadores saudáveis ​​foram baixados do Gene Expression Omnibus (GSE131685). Reproduzimos a análise downstream usando o código fornecido pelo autor no artigo original.

Obtivemos os dados de scRNA-Seq de tecidos saudáveis ​​da bexiga de três pacientes com câncer de bexiga do Gene Expression Omnibus (GSE108097). Para ser consistente com orimconjuntos de dados, aplicamos Harmony (O método Harmony é um algoritmo para realizar a integração de conjuntos de dados genômicos de célula única para correção de lote e meta-análise, que é rápido, sensível e preciso. Também pode remover a influência do conjunto de dados de origem do embedding.1]para integrar amostras e realizar análises downstream usando Seurat (versão 3.1, Satija Lab, https://satijalab.org/seurat/).Toda a expressão gênica foi normalizada e dimensionada usando NormalizeData e ScaleData(NormalizeData é uma função de Seurat que pode normalizar os dados de contagem presentes em um determinado ensaio. ScaleData é uma função de Seurat que pode dimensionar e centralizar genes no conjunto de dados, padronizar o intervalo de valores de expressão em todos os genes.),Top 20 00 genes variáveis ​​foram selecionados por FindVariableFeautres para análise de componentes principais.A análise de agrupamento usando FindClusters foi realizada reduzindo primeiro a matriz de expressão gênica para os primeiros 20 componentes principais e depois usando uma resolução de 0,3 f ou agrupamento baseado em grafos.

Processamento de amostra de rim

Rimamostras foram obtidas em um único local por biópsia em cunha e agulha de rins de doadores vivos após a remoção do doador e antes da implantação no receptor.Rimas amostras foram obtidas em um único local por biópsia em cunha e agulha de doador vivorinsapós a remoção do doador e antes da implantação no receptor. Todos os procedimentos envolvendo participantes humanos foram realizados de acordo com os padrões éticos do Comitê de Ética do Hospital Xiangya da Central South University (número de aprovação do IRB 201711836) e com a Declaração de Helsinque de 1964 e suas alterações posteriores ou padrões éticos comparáveis. As amostras de biópsia renal foram limpas com solução salina tampão fosfato estéril (PBS) após a aquisição.

Dissociação tecidual

FrescorimO tecido foi imediatamente transferido para GEXSCOPE "Tissue Preservation Solution (Singleton Biotechnologies, Nanjing, Jiangsu Province, China) a 2 graus C a 8 graus. As amostras foram digeridas em 2 mL de GEXSCOPE" solução de dissociação de tecidos (Singleron Biotechnologies) a 37C por 15 min em um tubo de centrífuga de 15-mL com agitação contínua após ser lavado com solução salina balanceada de Hanks três vezes e cortado em pedaços de aproximadamente 1 a 2 mm. Subsequentemente, os detritos celulares e outras impurezas foram filtrados por um filtro estéril 40-micron (Corning, NY, EUA). As células foram centrifugadas a 300×g e 4 graus por 5 min. Os pellets de células foram ressuspensos em 1 mL de PBS (HyClone, Marlborough, MA, EUA). Para remover os glóbulos vermelhos. 2mLGEXSCOPE Tampão de lise de glóbulos vermelhos (Singleton Biotechnologies) foi adicionado à suspensão de células e incubado a 25 graus por 10 min. A mistura foi então centrifugada a 500×g por 5 min, e o pellet celular foi ressuspenso em PBS. As células foram contadas com um contador de células automatizado TC20 (Bio-Rad, Hercules, CA, EUA).

Preparação de biblioteca e análise de dados de scRNA-Seq A suspensão de célula única foi submetida à preparação e sequenciamento de biblioteca de célula única, conforme descrito anteriormente.[19] Para ser consistente com os dados públicos usados ​​acima, aplicamos um fluxo de trabalho de análise downstream semelhante.[18] Modificamos o número de componentes principais para 20 e usamos uma resolução de 0,6 para obter resultados de agrupamento de tipos de células comparáveis ​​com o públicorimdados. Os tipos de células foram anotados com base em marcadores canônicos na literatura.[18,20] Co-expressão, enriquecimento de vias e análises de interação de proteínas Para cada conjunto de dados, usamos todas as células de tipos celulares selecionados e calculamos genes coexpressos com ACE2 (três

Figura 1: Análise de célula única de públicorimdados de três doadores. (A) Gráfico UMAP revelando as anotações do tipo de célula de três amostras. (B) A composição celular de três amostras de rim saudável. As células do túbulo contorcido proximal representaram 48,3 por cento , 52,6 por cento e 38,5 por cento ; As células PT representaram 26,3 por cento , 36,9 por cento e 43,7 por cento ; e células do túbulo reto proximal representaram 7,6 por cento , 2,1 por cento e 5,8 por cento . (C) Gráfico de pontos exibindo marcadores canônicos usados ​​para classificação de tipo de célula. A abcissa representa cada tipo de célula, a ordenada representa os genes marcadores, a cor do ponto na figura representa o nível de expressão e o tamanho do ponto representa a proporção da expressão gênica na célula. (D) Os padrões de expressão gênica de ACE2 de todos os tipos de células detectadas norim. O tipo de célula é representado horizontalmente e o valor da expressão ACE2 é representado verticalmente. Cada ponto representa uma célula. As células que expressaram principalmente ACE2 nas amostras de rim são células PT. ACE2: Enzima conversora de angiotensina II; PT: Túbulo proximal; UMAP: Aproximação e projeção uniforme de manifold.

Figura 2: Análise unicelular das duas amostras de biópsia renal. (A) Anotações de tipo de célula visualizadas por UMAP. Os diferentes tipos de células são codificados por cores e os nomes das células foram adicionados. (B) Visualização UMAP específica da amostra de duas amostras. Os tipos de células são distinguidos por cores diferentes. (C) Mapa de calor de marcadores canônicos aplicados para atribuição de tipo de célula. O tipo de célula é representado horizontalmente, a lista de genes é representada verticalmente e o nível de expressão é representado por cor na figura. (D) Gráfico de violino exibindo os sinais de expressão dos tipos de células renais. O tipo de célula é representado horizontalmente e o valor da expressão ACE2 é representado verticalmente. Cada ponto de dispersão representava uma célula. As células que expressaram principalmente ACE2 nas amostras de rim são células PT. ACE2: Enzima conversora de angiotensina II; PT: Túbulo proximal; UMAP: Aproximação e projeção uniforme de manifold.

células do túbulo proximal [PT] para o rim e células guarda-chuva para a bexiga). Os coeficientes de correlação de Pearson entre ACE2 e todos os outros genes foram gerados pela primeira vez. Então, genes com valores de r maiores que 0.1 e valores de P menores que 0.01 foram considerados genes de co-expressão significativos com ACE2. Removemos genes mitocondriais para as seguintes análises de enriquecimento de vias e interação proteína-proteína (PPI). Para conjuntos de dados renais, usamos os genes coexpressos em pelo menos dois dos três tipos de células do PT, túbulo reto proximal e células do túbulo contorcido proximal em um diagrama de Venn. Um total de 126 e 65 genes permaneceu para os conjuntos de dados renais públicos e privados, respectivamente. Para o conjunto de dados da bexiga, o conjunto final continha 372 genes. As análises de enriquecimento da via Gene Ontology (GO) e Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) foram aplicadas usando o pacote R ClusterProfiler (versão 3.8.1, Bioconductor, https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/clusterPro arquivo.html). Caminhos com valor de P_adj menor que 0.05 foram considerados como significativamente enriquecidos. Para análise de PPI, dois conjuntos finais de genes de dois conjuntos de dados renais foram combinados para formar uma 170-lista de genes. A análise de PPI foi prevista com base em interações conhecidas de genes com termos GO relevantes no pacote R STRINGdb (versão 1.20.0, https://string-db.org/). Com base nos dados da rede de interação de proteína gênica regulada diferencialmente, a rede PPI foi exportada usando o software Cytoscape (versão 3.4,https://cytoscape.org/).

Figura 3: Conjunto de dados de célula única de bexiga pública. (A) Visualização bidimensional do atlas de células da bexiga por UMAP. Os diferentes tipos de células são codificados por cores e os nomes das células foram adicionados. (B) Padrão de expressão de marcadores canônicos usados ​​para identificar os tipos de células da bexiga. O eixo X representa cada tipo de célula, o eixo Y representa genes marcadores, a cor do ponto na figura representa o nível de expressão e o tamanho do ponto representa a proporção da expressão gênica na célula. (C) Expressão de ACE2 em 12 subgrupos de células no conjunto de dados da bexiga. O tipo de célula está no eixo horizontal e o valor da expressão ACE2 é representado verticalmente. Cada ponto de dispersão representava uma célula. ACE2 é expresso em células guarda-chuva em amostras de bexiga.

ACE2: Enzima conversora de angiotensina II; UMAP: Aproximação e projeção uniforme de manifold.

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Análise estatística

Marker genes for each cluster were identified with the Wilcox likelihood-ratio test with default parameters via the FindAllMarkers function in Seurat v.3.1.2. Marker genes that are expressed in >10% of the cells in a cluster and average log (fold change) of >{{0}},25 foram selecionados. A correlação de Pearson foi usada para analisar genes significativamente coexpressos com ACE2, e um valor P menor que 0,01 foi usado para identificar genes significativamente coexpressos com ACE2. Para os dados de scRNA-Seq, a análise estatística e os números foram completados por R (versão 3.5.1, https://www.r-project.org/).

Resultados

Padrões de expressão de ACE2 em rins Ao analisar o conjunto de dados de transcriptoma público de célula única de células renais humanas normais de três doadores, descobrimos que a expressão de ACE2 foi distribuída em vários tipos de células. Notavelmente, ACE2 foi enriquecido principalmente em células PT, incluindo túbulos contorcidos e túbulos retos [Figura 1A-1D]. Os outros subtipos de néfrons, como ducto coletor e túbulo distal, bem como células imunes, apresentaram expressão gênica extremamente baixa.

Para validar este resultado, analisamos ainda amostras de rim normal de dois doadores saudáveis. As 4736 células foram classificadas em nove tipos de células, que se sobrepuseram altamente aos dados públicos, incluindo sete subtipos específicos de néfrons baseados em genes marcadores canônicos [Figura 2A]. O PT (CUBN, SLC13A3 e SLC22A8) foi classificado em túbulo contorcido proximal e túbulo reto proximal com base em diferentes níveis de expressão de marcadores.[18,20] Coleta de células do ducto principal (AQP2), coleta de células intercaladas do ducto (ATP6V0D2) e células epiteliais parietais glomerulares (KRT8 e KRT18) também foram anotadas, e esses resultados estão de acordo com o resultado anterior. Além disso, identificamos um cluster de loops de células Henle (UMOD, SLC12A1 e CLDN16), que estava ausente no conjunto de dados público. Além disso, o estroma e as células imunes, compostas por um pequeno número de células endoteliais (CD34 e PECAM1) e monócitos (CD14, FCN1 e VCAN), foram encontrados [Figura 2B]. Os genes marcadores representativos para todas as subpopulações estão representados na Figura 2C.

Conforme observado no conjunto de dados público, observamos a expressão de ACE2 regulada positivamente em todas as células PT em comparação com outros tipos de células [Figura 2D]. Quantitativamente, a expressão de ACE2 também foi confirmada em 12,05 por cento, 6,79 por cento e 10,20 por cento das células do túbulo contorcido proximal, PT e túbulo reto proximal, respectivamente, em nossas duas amostras de rim normal saudável. Análises anteriores de IHC[21] indicaram uma distribuição espacial complexa da expressão da proteína ACE2 concentrada na borda em escova dos PTs.

Padrão de expressão de ACE2 na bexiga

Com base no conjunto de dados públicos da bexiga de 12 tipos de células [Figura 3A e 3B], encontramos baixa expressão de ACE2 em todos os tipos de células epiteliais. A concentração de ACE2 parecia ter uma tendência decrescente da camada externa do epitélio da bexiga (células guarda-chuva) para a camada interna (células basais) com as células intermediárias no meio. Outros tipos de células, como células endoteliais e imunes, são principalmente negativas para ACE2 [Figura 3C]. A porcentagem de células guarda-chuva na bexiga expressando ACE2 (1,3%) foi menor do que no epitélio renal. Uma análise anterior de pacientes com SARS indicou que o vírus SARS (SARS-CoV) foi capaz de sobreviver na urina em níveis detectáveis.[22,23] A detecção de SARS-CoV na urina implicou a possibilidade de liberação de vírus de células epiteliais da bexiga infectadas. , o que está de acordo com nossa análise acima.

Análise funcional de genes coexpressos com ACE2

Em ambos os conjuntos de dados renais, encontramos um grande número de genes coexpressos com ACE2, especialmente em células do túbulo reto proximal [Figura 4A e 4D]. Os genes coexpressos foram enriquecidos em múltiplos componentes celulares relacionados à membrana (CC) [Figura 4B e 4E]. Notavelmente, as membranas de borda em escova e borda em escova foram termos CC significativamente enriquecidos, o que se alinha bem com as localizações celulares de ACE2 detectadas por análise imuno-histoquímica.[21] Os termos KEGG enriquecidos incluíam as funções normais da ECA2, como o sistema renina-angiotensina, PT

Figura 4: Análise funcional de genes relacionados à ECA no rim. (A, D) Diagrama de Venn de genes de co-expressão ACE2 de três células PT no públicorimdataset (Data 1) and the private kidney dataset (Data 2). (B, E) Analysis of ACE2 co-expression genes in each cell (expression related to >2 tipos de células) para enriquecimento de termos GO CC em Dados 1 e Dados 2. O eixo X representa os valores P transformados em log. (C, F) Análise de genes de co-expressão de ACE2 para enriquecimento de termos KEGG nos Dados 1 e 2. O termo em vermelho é o caminho comum entre os conjuntos de dados. ACE2: Enzima conversora de angiotensina II; CC: Componentes celulares; GO: Ontologia Gênica; KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes; PT: Túbulo proximal.

Figura 5: Análise funcional de genes relacionados à ACE2-na bexiga. (A) Análise de genes de co-expressão de ACE2 em células guarda-chuva da bexiga para enriquecimento do termo GO CC. O eixo X representa os valores P transformados em log. (B) Análise de genes de co-expressão de ACE2 em células guarda-chuva da bexiga para enriquecimento do termo KEGG. (C, D) Redes PPI exibindo as relações entre ACE2 e seus genes relacionados nos rins e bexigas. O tamanho do nó (gene) representa o número de parceiros de interação (vizinhos). A largura da linha e a cor (de estreito a largo correspondendo de azul a vermelho) são proporcionais à intensidade de interação no banco de dados STRING. ACE2: Enzima conversora de angiotensina II; CC: Componentes celulares; GO: Ontologia Gênica;

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes; PPI: Interação proteína-proteína.

recuperação de bicarbonato, absorção mineral e múltiplas vias relacionadas ao metabolismo [Figura 4C e 4F]. Os resultados confirmaram que ACE2 e seus genes relacionados são essenciais para manter a funcionalidade do rim.[24] Para o conjunto de dados da bexiga, os resultados de enriquecimento CC e KEGG foram geralmente consistentes com os dos rins, onde proteínas de membrana e funções renais, como absorção e metabolismo, estavam envolvidas [Figura 5A e 5B]. Realizamos análise de PPI para ACE2 e seus genes coexpressos em ambos osrime bexiga, como mostrado na Figura 5C e 5D. Se essas proteínas de interação estão envolvidas nas alterações patogênicas de PT e infecções de células guarda-chuva não está claro e precisa ser mais investigado. Discussão AKI em 2019-infecção por nCoV e SARS-CoV COVID-19 é uma nova doença infecciosa com uma velocidade de transmissão formidável. Embora a maioria desses pacientes apresente sintomas respiratórios, uma ampla gama de sintomas não respiratórios também foi relatada, demonstrando que outros órgãos são afetados durante a doença. Na análise das características clínicas de pacientes infectados com 2019- nCoV, o dano da função renal foi confirmado,[9,10] e contínuorimtratamento de substituição foi necessário em aproximadamente 9% de todos os 99 pacientes infectados.[9] Gabarre et al[25] revisaram sistematicamente a LRA em pacientes críticos com COVID-19. Além disso, lesão renal e disfunção renal foram observadas em outroscoronavírusassociadas a infecções respiratórias, especialmente dois betacoronavírus(SARS-CoV e MERS-CoV),[26] que são geneticamente semelhantes ao 2019-nCoV.[4,8] Um estudo anterior relatou que 36 (6,7%) de 536 pacientes com SARS desenvolveram IRA e 33 de todos os 36 pacientes (91.7%) com disfunção renal morreram.[27] É importante ressaltar que fragmentos de SARS-CoV foram detectados por uma reação em cadeia da polimerase em amostras de urina de alguns pacientes.[28] Além disso, a infecção e a replicação persistentes do SARS-CoV foram observadas norimparticularmente em células epiteliais tubulares in vitro, [29] indicando que o dano renal em pacientes com SARS pode ser devido à infecção viral direta nas células-alvo, exceto por outros gatilhos, como a resposta imune do hospedeiro, pneumonia grave e SDRA. Embora muito semelhante patologicamente ao SARS-CoV, o mecanismo detalhado do envolvimento renal do 2019-nCoV permanece obscuro.

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Análise da expressão de ACE2 no sistema urinário

A etiologia da LRA na SARS parece ser multifatorial e ainda incerta, o que se pensava ter certa correlação com a alta expressão de ACE2 no rim.[29,30] scRNA-seq, uma nova abordagem que é cada vez mais usada em no campo da biologia e da medicina, pode analisar tipos de células e genes de expressão no nível celular. Com base em nossa análise de célula única em ambos osrins(tanto o público quanto nossos dados) e bexigas, encontramos níveis detectáveis ​​de ACE2 no rim e na bexiga. Semelhante aos nossos dados, Deng e colaboradores[31] analisaramrimdados e sugeriu que o rim está em alto risco decoronavírusinfecção. Além disso, em nossos dados, descobrimos que as células PT têm porcentagens de expressão mais altas do que as células epiteliais da bexiga, o que pode indicar que o rim é mais suscetível à infecção por 2019-nCoV do que a bexiga. Em comparação com os níveis de expressão de ACE2 no sistema de digestão,[15] a menor expressão de ACE2 no sistema urinário pode sugerir menos pacientes com sintomas relacionados aos rins, o que se correlaciona positivamente com as observações para pacientes com SARS. A co-expressão e análise da via revelaram funções críticas da ECA2 no sistema urinário, o que pode explicar a disfunção do rim causada por vírus de ligação à ECA2-. Além disso, a expressão de ACE2 em células externas (células PT nos túbulos renais e células guarda-chuva no epitélio da bexiga) também pode ser uma das causas da presença de vírus na urina.

Significado do estudo

A LRA, que provou ser um preditor de alta mortalidade em pacientes com SARS,[27] também pode levar à dificuldade de tratamento, agravamento das condições e até mesmo ser um indicador de prognóstico negativo para a sobrevivência de pacientes infectados com 2019-nCoV . O presente estudo forneceu evidências diretas para a possível infecção de células epiteliais renais com 2019-nCoV, o que chama mais atenção para pacientes com COVID-19 com IRA, especialmente durante um surto extenso e a epidemia global continua a se deteriorar . Além disso, a distribuição de ACE2 no sistema urinário e sua detecção[32] em amostras de urina sugeriram a necessidade de testes de vírus em amostras de urina de pacientes com COVID-19, o que poderia reduzir o risco de transmissão até certo ponto. Nossos resultados também devem ser vistos em termos de suas limitações. Primeiro, analisamos a expressão de ACE2 apenas em amostras individuais saudáveis, e a falta de amostras de pacientes com COVID-19 é a principal limitação. Além disso, não incluímos uma coorte de validação para confirmar nossos achados. São necessárias evidências mais diretas de experimentos in vitro e amostras de pacientes.

Financiamento Este trabalho foi apoiado pelo Projeto da Comissão de Saúde da Província de Hunan (Nº C2019184) e pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (Nº 81800641).

Conflitos de interesse Nenhum.