Erythroid precursors and progenitors suppress adaptive immunity and get invaded by SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 infection is associated with lower blood oxygen levels, even in patients without hypoxia requiring hospitalization. This discordance illustrates the need for a more unifying explanation as to whether SARS-CoV-2 directly or indirectly affects erythropoiesis. Here, we show significantly enriched CD71 + erythroid precursors/progenitors in the blood circulation of COVID-19 patients. We found that these cells have distinctive immunosuppressive properties. In agreement, we observed a strong negative correlation between the frequency of these cells with T and B cell proportions in COVID-19 patients. The expansion of these CD71 + erythroid precursors/progenitors was negatively correlated with the hemoglobin levels. A subpopulation of abundant erythroid cells, CD45 + CD71 + cells, co-express ACE2, TMPRSS2, CD147, and CD26, and these can be infected with SARS-CoV-2. In turn, pre-treatment of erythroid cells with dexamethasone significantly diminished ACE2/TMPRSS2 expression and subsequently reduced their infectivity with SARS-CoV-2. This provides a novel insight into the impact of SARS-CoV-2 on erythropoiesis and hypoxia seen in COVID-19 patients.
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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) | 0,002 | 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 ».