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Enregistrement W4293325628 · doi:10.1038/s41419-022-05190-0

Low quantity and quality of anti-spike humoral response is linked to CD4 T-cell apoptosis in COVID-19 patients

2022· article· en· W4293325628 sur OpenAlexafffund
Sónia André, Marne Azarias-da-Silva, Morgane Picard, Lucy Kundura, Renaud Cezar, Calaiselvy Soudaramourty, André Santa Cruz, Ana Mendes‐Frias, Alexandre Carvalho, Carlos Capela, Jorge Pedrosa, António G. Castro, Paul Loubet, Albert Sotto, Laurent Müller, Jean‐Yves Lefrant, Claire Roger, Pierre‐Géraud Claret, Sandra Duvnjak, Tú-Anh Tran, Ouafa Zghidi‐Abouzid, Pierre Nioche, Ricardo Silvestre, Pierre Corbeau, Fabrizio Mammano, Jérôme Estaquier

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundAbbVie CanadaFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do MinhoAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAvidityImmunologyAntibodyApoptosisHumoral immunityImmune systemBiologyProgrammed cell deathT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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