Antibody therapy reverses biological signatures of COVID-19 progression
Notice bibliographique
Résumé
Understanding who is at risk of progression to severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) is key to clinical decision making and effective treatment. We study correlates of disease severity in the COMET-ICE clinical trial that randomized 1:1 to placebo or to sotrovimab, a monoclonal antibody for the treatment of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection (ClinicalTrials.gov04545060). Laboratory parameters identify study participants at greater risk of severe disease, including a high neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), a negative SARS-CoV-2 serologic test, and whole-blood transcriptome profiles. Sotrovimab treatment is associated with normalization of NLR and the transcriptomic profile and with a decrease of viral RNA in nasopharyngeal samples. Transcriptomics provides the most sensitive detection of participants who would go on to be hospitalized or die. To facilitate timely measurement, we identify a 10-gene signature with similar predictive accuracy. We identify markers of risk for disease progression and demonstrate that normalization of these parameters occurs with antibody treatment of established infection.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».