Severe Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is Associated With Elevated Serum Immunoglobulin (Ig) A and Antiphospholipid IgA Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) frequently entails complications that bear similarities to autoimmune diseases. To date, there are little data on possible immunoglobulin (Ig) A-mediated autoimmune responses. Here, we aim to determine whether COVID-19 is associated with a vigorous total IgA response and whether IgA antibodies are associated with complications of severe illness. Since thrombotic events are frequent in severe COVID-19 and resemble hypercoagulation of antiphospholipid syndrome, our approach focused on antiphospholipid antibodies (aPL). METHODS: In this retrospective cohort study, clinical data and aPL from 64 patients with COVID-19 were compared from 3 independent tertiary hospitals (1 in Liechtenstein, 2 in Switzerland). Samples were collected from 9 April to 1 May 2020. RESULTS: Clinical records of 64 patients with COVID-19 were reviewed and divided into a cohort with mild illness (mCOVID; 41%), a discovery cohort with severe illness (sdCOVID; 22%) and a confirmation cohort with severe illness (scCOVID; 38%). Total IgA, IgG, and aPL were measured with clinical diagnostic kits. Severe illness was significantly associated with increased total IgA (sdCOVID, P = .01; scCOVID, P < .001), but not total IgG. Among aPL, both cohorts with severe illness significantly correlated with elevated anticardiolipin IgA (sdCOVID and scCOVID, P < .001), anticardiolipin IgM (sdCOVID, P = .003; scCOVID, P< .001), and anti-beta 2 glycoprotein-1 IgA (sdCOVID and scCOVID, P< .001). Systemic lupus erythematosus was excluded from all patients as a potential confounder. CONCLUSIONS: Higher total IgA and IgA-aPL were consistently associated with severe illness. These novel data strongly suggest that a vigorous antiviral IgA response, possibly triggered in the bronchial mucosa, induces systemic autoimmunity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».