SARS-CoV-2-Induced TSLP Is Associated with Duration of Hospital Stay in COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Thymic stromal lymphopoietin (TSLP) is an epithelium-derived pro-inflammatory cytokine involved in lung inflammatory responses. Previous studies show conflicting observations in blood TSLP in COVID-19, while none report SARS-CoV-2 inducing TSLP expression in bronchial epithelial cells. Our objective in this study was to determine whether TSLP levels increase in COVID-19 patients and if SARS-CoV-2 induces TSLP expression in bronchial epithelial cells. Plasma cytokine levels were measured in patients hospitalized with confirmed COVID-19 and age- and sex-matched healthy controls. Demographic and clinical information from COVID-19 patients was collected. We determined associations between plasma TSLP and clinical parameters using Poisson regression. Cultured human nasal (HNEpC) and bronchial epithelial cells (NHBEs), Caco-2 cells, and patient-derived bronchial epithelial cells (HBECs) obtained from elective bronchoscopy were infected in vitro with SARS-CoV-2, and secretion as well as intracellular expression of TSLP was detected by immunofluorescence. Increased TSLP levels were detected in the plasma of hospitalized COVID-19 patients (603.4 ± 75.4 vs 997.6 ± 241.4 fg/mL, mean ± SEM), the levels of which correlated with duration of stay in hospital (β: 0.11; 95% confidence interval (CI): 0.01–0.21). In cultured NHBE and HBECs but not HNEpCs or Caco-2 cells, TSLP levels were significantly elevated after 24 h post-infection with SARS-CoV-2 (p < 0.001) in a dose-dependent manner. Plasma TSLP in COVID-19 patients significantly correlated with duration of hospitalization, while SARS-CoV-2 induced TSLP secretion from bronchial epithelial cells in vitro. Based on our findings, TSLP may be considered an important therapeutic target for COVID-19 treatment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».