T cell apoptosis characterizes severe Covid-19 disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Severe SARS-CoV-2 infections are characterized by lymphopenia, but the mechanisms involved are still elusive. Based on our knowledge of HIV pathophysiology, we hypothesized that SARS-CoV-2 infection-mediated lymphopenia could also be related to T cell apoptosis. By comparing intensive care unit (ICU) and non-ICU COVID-19 patients with age-matched healthy donors, we found a strong positive correlation between plasma levels of soluble FasL (sFasL) and T cell surface expression of Fas/CD95 with the propensity of T cells to die and CD4 T cell counts. Plasma levels of sFasL and T cell death are correlated with CXCL10 which is part of the signature of 4 biomarkers of disease severity (ROC, 0.98). We also found that members of the Bcl-2 family had modulated in the T cells of COVID-19 patients. More importantly, we demonstrated that the pan-caspase inhibitor, Q-VD, prevents T cell death by apoptosis and enhances Th1 transcripts. Altogether, our results are compatible with a model in which T-cell apoptosis accounts for T lymphopenia in individuals with severe COVID-19. Therefore, a strategy aimed at blocking caspase activation could be beneficial for preventing immunodeficiency in COVID-19 patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 découle