SARS-CoV-2 Dysregulates Neutrophil Degranulation and Reduces Lymphocyte Counts
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19, has given rise to one of the largest pandemics, affecting millions worldwide. High neutrophil-to-lymphocyte ratios have been identified as an important correlate to poor recovery rates in severe COVID-19 patients. However, the mechanisms underlying this clinical outcome and the reasons for its correlation to poor prognosis are unclear. Furthermore, the mechanisms involved in healthy neutrophils acquiring a SARS-CoV-2-mediated detrimental role are yet to be fully understood. In this study, we isolated circulating neutrophils from healthy donors for treatment with supernates from infected epithelial cells and direct infection with SARS-CoV-2 in vitro. Infected epithelial cells induced a dysregulated degranulation of primary granules with a decrease in myeloperoxidase (MPO), but slight increase in neutrophil elastase release. Infection of neutrophils resulted in an impairment of both MPO and elastase release, even though CD16 receptor shedding was upregulated. Importantly, SARS-CoV-2-infected neutrophils had a direct effect on peripheral blood lymphocyte counts, with decreasing numbers of CD19+ B cells, CD8+ T cells, and CD4+ T cells. Together, this study highlights the independent role of neutrophils in contributing to the aberrant immune responses observed during SARS-CoV-2 infection that may be further dysregulated in the presence of other immune cells.
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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 | 0,000 |
| 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 ».