Immune and epithelial determinants of age-related risk and alveolar injury in fatal COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory failure in COVID-19 is characterized by widespread disruption of the lung's alveolar gas exchange interface. To elucidate determinants of alveolar lung damage, we performed epithelial and immune cell profiling in lungs from 24 COVID-19 autopsies and 43 uninfected organ donors ages 18-92 years. We found marked loss of type 2 alveolar epithelial (T2AE) cells and increased perialveolar lymphocyte cytotoxicity in all fatal COVID-19 cases, even at early stages before typical patterns of acute lung injury are histologically apparent. In lungs from uninfected organ donors, there was also progressive loss of T2AE cells with increasing age, which may increase susceptibility to COVID-19-mediated lung damage in older individuals. In the fatal COVID-19 cases, macrophage infiltration differed according to the histopathological pattern of lung injury. In cases with acute lung injury, we found accumulation of CD4+ macrophages that expressed distinctly high levels of T cell activation and costimulation genes and strongly correlated with increased extent of alveolar epithelial cell depletion and CD8+ T cell cytotoxicity. Together, our results show that T2AE cell deficiency may underlie age-related COVID-19 risk and initiate alveolar dysfunction shortly after infection, and we define immune cell mediators that may contribute to alveolar injury in distinct pathological stages of fatal COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».