COVID-19 Lung Pathogenesis in SARS-CoV-2 Autopsy Cases
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is a major public health issue. COVID-19 is considered an airway/multi-systemic disease, and demise has been associated with an uncontrolled immune response and a cytokine storm in response to the virus. However, the lung pathology, immune response, and tissue damage associated with COVID-19 demise are poorly described and understood due to safety concerns. Using post-mortem lung tissues from uninfected and COVID-19 deadly cases as well as an unbiased combined analysis of histology, multi-viral and host markers staining, correlative microscopy, confocal, and image analysis, we identified three distinct phenotypes of COVID-19-induced lung damage. First, a COVID-19-induced hemorrhage characterized by minimal immune infiltration and large thrombus; Second, a COVID-19-induced immune infiltration with excessive immune cell infiltration but no hemorrhagic events. The third phenotype correspond to the combination of the two previous ones. We observed the loss of alveolar wall integrity, detachment of lung tissue pieces, fibroblast proliferation, and extensive fibrosis in all three phenotypes. Although lung tissues studied were from lethal COVID-19, a strong immune response was observed in all cases analyzed with significant B cell and poor T cell infiltrations, suggesting an exhausted or compromised immune cellular response in these patients. Overall, our data show that SARS-CoV-2-induced lung damage is highly heterogeneous. These individual differences need to be considered to understand the acute and long-term COVID-19 consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».