Systematic Examination of Antigen-Specific Recall T Cell Responses to SARS-CoV-2 versus Influenza Virus Reveals a Distinct Inflammatory Profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a pressing need for an in-depth understanding of immunity to SARS-CoV-2. In this study, we investigated human T cell recall responses to fully glycosylated spike trimer, recombinant N protein, as well as to S, N, M, and E peptide pools in the early convalescent phase and compared them with influenza-specific memory responses from the same donors. All subjects showed SARS-CoV-2–specific T cell responses to at least one Ag. Both SARS-CoV-2–specific and influenza-specific CD4+ T cell responses were predominantly of the central memory phenotype; however SARS-CoV-2–specific CD4+ T cells exhibited a lower IFN-γ to TNF ratio compared with influenza-specific memory responses from the same donors, independent of disease severity. SARS-CoV-2–specific T cells were less multifunctional than influenza-specific T cells, particularly in severe cases, potentially suggesting exhaustion. Most SARS-CoV-2–convalescent subjects also produced IFN-γ in response to seasonal OC43 S protein. We observed granzyme B+/IFN-γ+, CD4+, and CD8+ proliferative responses to peptide pools in most individuals, with CD4+ T cell responses predominating over CD8+ T cell responses. Peripheral T follicular helper (pTfh) responses to S or N strongly correlated with serum neutralization assays as well as receptor binding domain–specific IgA; however, the frequency of pTfh responses to SARS-CoV-2 was lower than the frequency of pTfh responses to influenza virus. Overall, T cell responses to SARS-CoV-2 are robust; however, CD4+ Th1 responses predominate over CD8+ T cell responses, have a more inflammatory profile, and have a weaker pTfh response than the response to influenza virus within the same donors, potentially contributing to COVID-19 disease.
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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 | 0,000 |
| 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 ».