Low quantity and quality of anti-spike humoral response is linked to CD4 T-cell apoptosis in COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
In addition to an inflammatory reaction, Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-infected patients present lymphopenia, which we recently reported as being related to abnormal programmed cell death. As an efficient humoral response requires CD4 T-cell help, we hypothesized that the propensity of CD4 T cells to die may impact the quantity and quality of the humoral response in acutely infected individuals. In addition to specific immunoglobulins (Ig)A, IgM, and IgG against SARS-CoV-2 nucleocapsid (N), membrane (M), and spike (S1) proteins, we assessed the quality of IgG response by measuring the avidity index. Because the S protein represents the main target for neutralization and antibody-dependent cellular cytotoxicity responses, we also analyzed anti-S-specific IgG using S-transfected cells (S-Flow). Our results demonstrated that most COVID-19 patients have a predominant IgA anti-N humoral response during the early phase of infection. This specific humoral response preceded the anti-S1 in time and magnitude. The avidity index of anti-S1 IgG was low in acutely infected individuals compared to convalescent patients. We showed that the percentage of apoptotic CD4 T cells is inversely correlated with the levels of specific IgG antibodies. These lower levels were also correlated positively with plasma levels of CXCL10, a marker of disease severity, and soluble Fas ligand that contributes to T-cell death. Finally, we found lower S-Flow responses in patients with higher CD4 T-cell apoptosis. Altogether, these results demonstrate that individuals with high levels of CD4 T-cell apoptosis and CXCL10 have a poor ability to build an efficient anti-S response. Consequently, preventing CD4 T-cell death might be a strategy for improving humoral response during the acute phase, thereby reducing COVID-19 pathogenicity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».