Low perforin expression in CD8+ T lymphocytes during the acute phase of severe SARS-CoV-2 infection predicts long COVID
Notice bibliographique
Résumé
T cell cytotoxicity plays a major role in antiviral immunity. Anti-SARS-CoV-2 immunity may determine acute disease severity, but also the potential persistence of symptoms (long COVID). We therefore measured the expression of perforin, a cytotoxic mediator, in T cells of patients recently hospitalized for SARS-CoV-2 infection. We recruited 54 volunteers confirmed as being SARS-CoV-2-infected by RT-PCR and admitted to Intensive Care Units (ICUs) or non-ICU, and 29 age- and sex-matched healthy controls (HCs). Amounts of intracellular perforin and granzyme-B, as well as cell surface expression of the degranulation marker CD107A were determined by flow cytometry. The levels of 15 cytokines in plasma were measured by Luminex. The frequency of perforin-positive T4 cells and T8 cells was higher in patients than in HCs (9.9 ± 10.1% versus 4.6 ± 6.4%, p = 0.006 and 46.7 ± 20.6% vs 33.3 ± 18.8%, p = 0.004, respectively). Perforin expression was neither correlated with clinical and biological markers of disease severity nor predictive of death. By contrast, the percentage of perforin-positive T8 cells in the acute phase of the disease predicted the onset of long COVID one year later. A low T8 cytotoxicity in the first days of SARS-CoV-2 infection might favor virus replication and persistence, autoimmunity, and/or reactivation of other viruses such as Epstein-Barr virus or cytomegalovirus, paving the way for long COVID. Under this hypothesis, boosting T cell cytotoxicity during the acute phase of the infection could prevent delayed sequelae.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».