Are the Healthy Vulnerable? Cytomegalovirus Seropositivity in Healthy Adults Is Associated With Accelerated Epigenetic Age and Immune Dysregulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluating age as a risk factor for susceptibility to infectious diseases, particularly coronavirus disease 2019 (COVID-19), is critical. Cytomegalovirus (CMV) serologic prevalence increases with age and associates with inflammatory-mediated diseases in the elderly. However, little is known regarding the subclinical impact of CMV and risk it poses to healthy older adults. Prior to the COVID-19 pandemic we conducted a study to determine the association of CMV to biologic age and immune dysregulation. METHODS: Community-dwelling, healthy adults older than 60 years were evaluated using DNA methylation assays to define epigenetic age (EpiAge) and T-cell immunophenotyping to assess immune dysregulation. RESULTS: All subjects were healthy and asymptomatic. Those CMV seropositive had more lymphocytes, CD8 T cells, CD28- T cells, decreased CD4:CD8 cell ratios, and had higher average EpiAge (65.34 years) than those CMV seronegative (59.53 years). Decreased percent CD4 (P = .003) and numbers of CD4 T cells (P = .0199) correlated with increased EpiAge. CONCLUSIONS: Our novel findings distinguish altered immunity in the elderly based on CMV status. Chronic CMV infection in healthy, older adults is associated with indicators of immune dysregulation, both of which correlate to differences in EpiAge.
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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 | 0,000 | 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 ».