The Quality of SARS-CoV-2–Specific T Cell Functions Differs in Patients with Mild/Moderate versus Severe Disease, and T Cells Expressing Coinhibitory Receptors Are Highly Activated
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the function of SARS-CoV-2 Ag-specific T cells is crucial for the monitoring of antiviral immunity and vaccine design. Currently, both impaired and robust T cell immunity is described in COVID-19 patients. In this study, we explored and compared the effector functions of SARS-CoV-2–reactive T cells expressing coinhibitory receptors and examine the immunogenicity of SARS-CoV-2 S, M, and N peptide pools in regard to specific effector T cell responses, Th1/Th2/Th17, in COVID-19 patients. Analyzing a cohort of 108 COVID-19 patients with mild, moderate, and severe disease, we observed that coinhibitory receptors (e.g., PD-1, CTLA-4, TIM-3, VISTA, CD39, CD160, 2B4, TIGIT, Gal-9, and NKG2A) were upregulated on both CD4+ and CD8+ T cells. Importantly, the expression of coinhibitory receptors on T cells recognizing SARS-CoV-2 peptide pools (M/N/S) was associated with increased frequencies of cytokine-producing T cells. Thus, our data refute the concept of pathological T cell exhaustion in COVID-19 patients. Despite interindividual variations in the T cell response to viral peptide pools, a Th2 phenotype was associated with asymptomatic and milder disease, whereas a robust Th17 was associated with severe disease, which may potentiate the hyperinflammatory response in patients admitted to the Intensive Care Unit. Our data demonstrate that T cells may either play a protective or detrimental role in COVID-19 patients. This finding could have important implications for immune correlates of protection, diagnostic, and prophylaxis with respect to COVID-19 management.
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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 ».