Impaired natural killer cell counts and cytolytic activity in patients with severe COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The global pandemic of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-driven coronavirus disease 2019 (COVID-19) has caused unprecedented human death and has seriously threatened the global economy. Early data suggest a surge in proinflammatory cytokines in patients with severe COVID-19, which has been associated with poor outcomes. We recently postulated that the inflammatory response in patients with severe COVID-19 disease is not inhibited by natural killer (NK) cells, resulting in a "cytokine storm." Here, we assessed the NK-cell functional activity and the associated cytokines and soluble mediators in hospitalized COVID-19 patients. Significantly impaired NK-cell counts and cytolytic activity were observed in COVID-19 patients when compared with healthy controls. Also, cytokines like interleukin 12 (IL12), IL15, and IL21 that are important for NK-cell activity were not detected systematically. Serum concentrations of soluble CD25 (sCD25)/soluble IL2 receptor α (sIL2-Rα) were significantly elevated and were inversely correlated with the percentage of NK cells. Impaired NK-cell cytolytic activity together with other laboratory trends including elevated sCD25 were consistent with a hyperinflammatory state in keeping with macrophage-activation syndrome. Our findings suggest that impaired counts and cytolytic activity of NK cells are important characteristics of severe COVID-19 and can potentially facilitate strategies for immunomodulatory therapies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».