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Enregistrement W4210843726 · doi:10.1073/pnas.2111600119

Differential interferon-α subtype induced immune signatures are associated with suppression of SARS-CoV-2 infection

2022· article· en· W4210843726 sur OpenAlexaff
Jonas Schuhenn, Toni Luise Meister, Daniel Tödt, Thilo Bracht, Karin Schork, Jean-Noël Billaud, Carina Elsner, Natalie Heinen, Zehra Karakoese, Sibylle Haid, Sriram Kumar, Linda Brunotte, Martin Eisenacher, Yunyun Di, J. Lew, Darryl Falzarano, Jieliang Chen, Zhenghong Yuan, Thomas Pietschmann, Bettina Wiegmann, Hendrik Uebner, Christian Taube, Vu Thuy Khanh Le‐Trilling, Mirko Trilling, Adalbert Krawczyk, Stephan Ludwig, Barbara Sitek, Eike Steinmann, Ulf Dittmer, Kerry J. Lavender, Kathrin Sutter, Stephanie Pfaender

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésInterferonImmune systemEffectorImmunologyVirologyBiologyCoronavirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Interferon type ICoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type I interferons (IFN-I) exert pleiotropic biological effects during viral infections, balancing virus control versus immune-mediated pathologies, and have been successfully employed for the treatment of viral diseases. Humans express 12 IFN-alpha (α) subtypes, which activate downstream signaling cascades and result in distinct patterns of immune responses and differential antiviral responses. Inborn errors in IFN-I immunity and the presence of anti-IFN autoantibodies account for very severe courses of COVID-19; therefore, early administration of IFN-I may be protective against life-threatening disease. Here we comprehensively analyzed the antiviral activity of all IFNα subtypes against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) to identify the underlying immune signatures and explore their therapeutic potential. Prophylaxis of primary human airway epithelial cells (hAEC) with different IFNα subtypes during SARS-CoV-2 infection uncovered distinct functional classes with high, intermediate, and low antiviral IFNs. In particular, IFNα5 showed superior antiviral activity against SARS-CoV-2 infection in vitro and in SARS-CoV-2-infected mice in vivo. Dose dependency studies further displayed additive effects upon coadministration with the broad antiviral drug remdesivir in cell culture. Transcriptomic analysis of IFN-treated hAEC revealed different transcriptional signatures, uncovering distinct, intersecting, and prototypical genes of individual IFNα subtypes. Global proteomic analyses systematically assessed the abundance of specific antiviral key effector molecules which are involved in IFN-I signaling pathways, negative regulation of viral processes, and immune effector processes for the potent antiviral IFNα5. Taken together, our data provide a systemic, multimodular definition of antiviral host responses mediated by defined IFN-I. This knowledge will support the development of novel therapeutic approaches against SARS-CoV-2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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