Severe COVID-19 and non-COVID-19 severe sepsis converge transcriptionally after a week in the intensive care unit, indicating common disease mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Severe COVID-19 and non-COVID-19 pulmonary sepsis share pathophysiological, immunological, and clinical features. To what extent they share mechanistically-based gene expression trajectories throughout hospitalization was unknown. Our objective was to compare gene expression trajectories between severe COVID-19 patients and contemporaneous non-COVID-19 severe sepsis patients in the intensive care unit (ICU). Methods: In this prospective single-center observational cohort study, whole blood was drawn from 20 COVID-19 patients and 22 non-COVID-19 adult sepsis patients at two timepoints: ICU admission and approximately a week later. RNA-Seq was performed on whole blood to identify differentially expressed genes and significantly enriched pathways. Results: At ICU admission, despite COVID-19 patients being almost clinically indistinguishable from non-COVID-19 sepsis patients, COVID-19 patients had 1,215 differentially expressed genes compared to non-COVID-19 sepsis patients. After one week in the ICU, the number of differentially expressed genes dropped to just 9 genes. This drop coincided with decreased expression of antiviral genes and relatively increased expression of heme metabolism genes over time in COVID-19 patients, eventually reaching expression levels seen in non-COVID-19 sepsis patients. Both groups also had similar underlying immune dysfunction, with upregulation of immune processes such as "Interleukin-1 signaling" and "Interleukin-6/JAK/STAT3 signaling" throughout disease compared to healthy controls. Discussion: Early on, COVID-19 patients had elevated antiviral responses and suppressed heme metabolism processes compared to non-COVID-19 severe sepsis patients, although both had similar underlying immune dysfunction. However, after one week in the ICU, these diseases became indistinguishable on a gene expression level. These findings highlight the importance of early antiviral treatment for COVID-19, the potential for heme-related therapeutics, and consideration of immunomodulatory therapies for both diseases to treat shared immune dysfunction.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».