CD4+ T-Cell Dysfunction in Severe COVID-19 Disease Is Tumor Necrosis Factor-α/Tumor Necrosis Factor Receptor 1–Dependent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Lymphopenia is common in severe coronavirus disease (COVID-19), yet the immune mechanisms are poorly understood. As inflammatory cytokines are increased in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, we hypothesized a role in contributing to reduced T-cell numbers. Objectives We sought to characterize the functional SARS-CoV-2 T-cell responses in patients with severe versus recovered, mild COVID-19 to determine whether differences were detectable. Methods Using flow cytometry and single-cell RNA sequence analyses, we assessed SARS-CoV-2-specific responses in our cohort. Measurements and Main Results In 148 patients with severe COVID-19, we found lymphopenia was associated with worse survival. CD4+ lymphopenia predominated, with lower CD4+/CD8+ ratios in severe COVID-19 compared with patients with mild disease (P < 0.0001). In severe disease, immunodominant CD4+ T-cell responses to Spike-1 (S1) produced increased in vitro TNF-α (tumor necrosis factor-α) but demonstrated impaired S1-specific proliferation and increased susceptibility to activation-induced cell death after antigen exposure. CD4+TNF-α+ T-cell responses inversely correlated with absolute CD4+ counts from patients with severe COVID-19 (n = 76; R = −0.797; P < 0.0001). In vitro TNF-α blockade, including infliximab or anti-TNF receptor 1 antibodies, strikingly rescued S1-specific CD4+ T-cell proliferation and abrogated S1-specific activation-induced cell death in peripheral blood mononuclear cells from patients with severe COVID-19 (P < 0.001). Single-cell RNA sequencing demonstrated marked downregulation of type-1 cytokines and NFκB signaling in S1-stimulated CD4+ cells with infliximab treatment. We also evaluated BAL and lung explant CD4+ T cells recovered from patients with severe COVID-19 and observed that lung T cells produced higher TNF-α compared with peripheral blood mononuclear cells. Conclusions Together, our findings show CD4+ dysfunction in severe COVID-19 is TNF-α/TNF receptor 1–dependent through immune mechanisms that may contribute to lymphopenia. TNF-α blockade may be beneficial in severe COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».