Association between SARS-CoV-2 RNAemia and dysregulated immune response in acutely ill hospitalized COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe/critical COVID-19 is associated with immune dysregulation and plasmatic SARS-CoV-2 detection (i.e. RNAemia). We detailed the association of SARS-CoV-2 RNAemia with immune responses in COVID-19 patients at the end of the first week of disease. We enrolled patients hospitalized in acute phase of ascertained SARS-CoV-2 pneumonia, and evaluated SARS-CoV-2 RNAemia, plasmatic cytokines, activated/pro-cytolytic T-cells phenotypes, SARS-CoV-2-specific cytokine-producing T-cells (IL-2, IFN-γ, TNF-α, IL-4, IL-17A), simultaneous Th1-cytokines production (polyfunctionality) and amount (iMFI). The humoral responses were assessed with anti-S1/S2 IgG, anti-RBD total-Ig, IgM, IgA, IgG1 and IgG3, neutralization and antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC). Out of 54 patients, 27 had detectable viremia (viremic). Albeit comparable age and co-morbidities, viremic more frequently required ventilatory support, with a trend to higher death. Viremic displayed higher pro-inflammatory cytokines (IFN-α, IL-6), lower activated T-cells (HLA-DR+CD38+), lower functional SARS-CoV-2-specific T-cells (IFN-γ+CD4+, TNF-α+CD8+, IL-4+CD8+, IL-2+TNF-α+CD4+, and IL-2+TNF-α+CD4+ iMFI) and SARS-CoV-2-specific Abs (anti-S IgG, anti-RBD total-Ig, IgM, IgG1, IgG3; ID50, %ADCC). These data suggest a link between SARS-CoV-2 RNAemia at the end of the first stage of disease and immune dysregulation. Whether high ab initium viral burden and/or intrinsic host factors contribute to immune dysregulation in severe COVID-19 remains to be elucidated, to further inform strategies of targeted therapeutic interventions.
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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) | 0,002 | 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 ».