Use of Early Donated COVID-19 Convalescent Plasma Is Optimal to Preserve the Integrity of Lymphatic Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Convalescent plasma therapy (CPT) has gained significant attention since the onset of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. However, clinical trials designed to study the efficacy of CPT based on antibody concentrations were inconclusive. Lymphatic transport is at the interplay between the immune response and the resolution of inflammation from peripheral tissues, including the artery wall. As vascular complications are a key pathogenic mechanism in COVID-19, leading to inflammation and multiple organ failure, we believe that sustaining lymphatic vessel function should be considered to define optimal CPT. We herein sought to determine what specific COVID-19 convalescent plasma (CCP) characteristics should be considered to limit inflammation-driven lymphatic endothelial cells (LEC) dysfunction. CCP donated 16 to 100 days after the last day of symptoms was characterized and incubated on inflammation-elicited adult human dermal LEC (aHDLEC). Plasma analysis revealed that late donation correlates with higher concentration of circulating pro-inflammatory cytokines. Conversely, extracellular vesicles (EVs) derived from LEC are more abundant in early donated plasma (r = −0.413, p = 0.004). Thus, secretion of LEC-EVs by an impaired endothelium could be an alarm signal that instigate the self-defense of peripheral lymphatic vessels against an excessive inflammation. Indeed, in vitro experiments suggest that CCP obtained rapidly following the onset of symptoms does not damage the aHDLEC junctions as much as late-donated plasma. We identified a particular signature of CCP that would counteract the effects of an excessive inflammation on the lymphatic endothelium. Accordingly, an easy and efficient selection of convalescent plasma based on time of donation would be essential to promote the preservation of the lymphatic and immune system of infected patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».