T cell apoptosis characterizes severe Covid-19 disease
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 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 ».