Platelets can contain SARS-CoV-2 RNA and are hyperactivated in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rationale In addition to the overwhelming lung inflammation that prevails in COVID-19, hypercoagulation and thrombosis contribute to the lethality of subjects infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Platelets are chiefly implicated in thrombosis. Moreover, they can interact with viruses and are an important source of inflammatory mediators. While a lower platelet count is associated with severity and mortality, little is known about platelet function during COVID-19. Objective To evaluate the contribution of platelets to inflammation and thrombosis in COVID-19 patients. Methods and Results We document the presence of SARS-CoV-2 RNA in platelets of COVID-19 patients. Exhaustive assessment of cytokines in plasma and in platelets revealed the modulation of platelet-associated cytokine levels in COVID-19, pointing to a direct contribution of platelets to the plasmatic cytokine load. Moreover, we demonstrate that platelets release their alpha- and dense-granule contents and phosphatidylserine-exposing extracellular vesicles. Functionally, platelets were hyperactivated in COVID-19 subjects, with aggregation occurring at suboptimal thrombin concentrations. Furthermore, platelets adhered more efficiently onto collagen-coated surfaces under flow conditions. Conclusions These data suggest that platelets could participate in the dissemination of SARS-CoV-2 and in the overwhelming thrombo-inflammation observed in COVID-19. Thus, blockade of platelet activation pathways may improve outcomes in this disease. KEY POINTS Platelets are a source of inflammatory cytokines and degranulate in COVID-19 Platelets contain SARS-CoV-2 RNA molecules and are prone to activation in COVID-19 Subject terms Infectious diseases/Emerging infectious diseases, SARS-CoV-2, COVID-19, Hematology, Platelets
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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) | 0,003 | 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 ».