Interferon-λ treatment accelerates SARS-CoV-2 clearance despite age-related delays in the induction of T cell immunity
Notice bibliographique
Résumé
Interferons induced early after SARS-CoV-2 infection are crucial for shaping immunity and preventing severe COVID-19. We previously demonstrated that injection of pegylated interferon-lambda accelerated viral clearance in COVID-19 patients (NCT04354259). To determine if the viral decline is mediated by enhanced immunity, we assess in vivo responses to interferon-lambda by single cell RNA sequencing and measure SARS-CoV-2-specific T cell and antibody responses between placebo and interferon-lambda-treated patients. Here we show that interferon-lambda treatment induces interferon stimulated genes in peripheral immune cells expressing IFNLR1, including plasmacytoid dendritic cells and B cells. Interferon-lambda does not affect SARS-CoV-2-specific antibody levels or the magnitude of virus-specific T cells. However, we identify delayed T cell responses in older adults, suggesting that interferon-lambda can overcome delays in adaptive immunity to accelerate viral clearance in high-risk patients. Altogether, interferon-lambda offers an early COVID-19 treatment option for outpatients to boost innate antiviral defenses without dampening peripheral adaptive immunity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».