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Enregistrement W4295462229 · doi:10.1164/rccm.202204-0751oc

Obesity Is Associated with Attenuated Tissue Immunity in COVID-19

2022· article· en· W4295462229 sur OpenAlexaff
Shuang Andrew Guo, Georgina Bowyer, John R. Ferdinand, Mailis Maes, Zewen Kelvin Tuong, Eleanor Gillman, Mingfeng Liao, Rik G.H. Lindeboom, Masahiro Yoshida, Kaylee B. Worlock, Hudaa Gopee, Emily Stephenson, Catherine A. Gao, Paul Lyons, Kenneth G. C. Smith, Muzlifah Haniffa, Kerstin B. Meyer, Marko Nikolić, Zheng Zhang, Richard G. Wunderink, Alexander V. Misharin, Gordon Dougan, Vilas Navapurkar, Sarah A. Teichmann, Andrew Conway Morris, Menna R. Clatworthy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilAction Medical ResearchCambridge University HospitalsNIHR Cambridge Biomedical Research CentreUK Coronavirus Immunology ConsortiumEuropean CommissionRosetrees TrustDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchEvelyn TrustUniversity of CambridgeUK Research and InnovationLifeArcWellcome Trust
Mots-clésImmune systemMedicineImmunologyImmunityTumor necrosis factor alphaProinflammatory cytokineInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Obesity affects 40% of U.S. adults, is associated with a proinflammatory state, and presents a significant risk factor for the development of severe coronavirus disease (COVID-19). To date, there is limited information on how obesity might affect immune cell responses in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. Objectives To determine the impact of obesity on respiratory tract immunity in COVID-19 across the human lifespan. Methods We analyzed single-cell transcriptomes from BAL in three ventilated adult cohorts with (n = 24) or without (n = 9) COVID-19 from nasal immune cells in children with (n = 14) or without (n = 19) COVID-19, and from peripheral blood mononuclear cells in an independent adult COVID-19 cohort (n = 42), comparing obese and nonobese subjects. Measurements and Main Results Surprisingly, we found that obese adult subjects had attenuated lung immune or inflammatory responses in SARS-CoV-2 infection, with decreased expression of IFN-α, IFN-γ, and TNF-α (tumor necrosis factor α) response gene signatures in almost all lung epithelial and immune cell subsets, and lower expression of IFNG and TNF in specific lung immune cells. Peripheral blood immune cells in an independent adult cohort showed a similar but less marked reduction in type-I IFN and IFNγ response genes, as well as decreased serum IFNα, in obese patients with SARS-CoV-2. Nasal immune cells from obese children with COVID-19 also showed reduced enrichment of IFN-α and IFN-γ response genes. Conclusions These findings show blunted tissue immune responses in obese patients with COVID-19, with implications for treatment stratification, supporting the specific application of inhaled recombinant type-I IFNs in this vulnerable subset.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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