Severe COVID-19 is associated with elevated serum IgA and antiphospholipid IgA-antibodies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background While the pathogenesis of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is becoming increasingly clear, there is little data on IgA response, the first line of bronchial immune defense. Objective To determine, whether COVID-19 is associated with a vigorous total IgA response and whether IgA autoantibodies are associated with complications of severe illness. Since thrombotic events are frequent in severe COVID-19 and resemble hypercoagulation of antiphospholipid syndrome (APS), our approach focused on antiphospholipid antibodies (aPL). Materials and methods In this retrospective cohort study we compared clinical data and aPL from 64 patients with COVID-19 from three independent centers (two in Switzerland, one in Liechtenstein). Samples were collected from April 9, 2020 to May 1, 2020. Total IgA and aPL were measured with FDA-approved commercially available clinical diagnostic kits. Results Clinical records of the 64 patients with COVID-19 were reviewed and divided into a cohort with mild illness (mCOVID, n =26 [41%]), a discovery cohort with severe illness (sdCOVD, n =14 [22%]) and a confirmation cohort with severe illness (scCOVID, n =24 [38%]). Severe illness was significantly associated with increased total IgA (sdCOVID, P =0.01; scCOVID, P <0.001). Total IgG levels were similar in both cohorts. Among aPL, both cohorts with severe illness significantly correlated with elevated anti-Cardiolipin IgA (sdCOVID and scCOVID, P <0.001), anti-Cardiolipin IgM (sdCOVID, P =0.003; scCOVID, P <0.001), and anti-Beta2 Glycoprotein-1 IgA (sdCOVID and scCOVID, P <0.001). Systemic lupus erythematosus was excluded from all patients as a potential confounder of APS. Conclusions Higher total IgA and IgA-aPL were consistently associated with severe illness. These novel data strongly suggest that a vigorous antiviral IgA-response triggered in the bronchial mucosa induces systemic autoimmunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».