The plasma metabolome of long COVID-19 patients two years after infection
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background One of the major challenges currently faced by global health systems is the prolonged COVID-19 syndrome (also known as “long COVID”) which has emerged as a consequence of the SARS-CoV-2 epidemic. The World Health Organization (WHO) recognized long COVID as a distinct clinical entity in 2021. It is estimated that at least 30% of patients who have had COVID-19 will develop long COVID. This has put a tremendous strain on still-overstretched healthcare systems around the world. Methods In this study, our goal was to assess the plasma metabolome in a total of 108 samples collected from healthy controls, COVID-19 patients, and long COVID patients recruited in Mexico between 2020 and 2022. A targeted metabolomics approach using a combination of LC-MS/MS and FIA MS/MS was performed to quantify 108 metabolites. IL-17 and leptin concentrations were measured in long COVID patients by immunoenzymatic assay. Results The comparison of paired COVID-19/post-COVID-19 samples revealed 53 metabolites that were statistically different (FDR < 0.05). Compared to controls, 29 metabolites remained dysregulated even after two years. Notably, glucose, kynurenine, and certain acylcarnitines continued to exhibit altered concentrations similar to the COVID-19 phase, while sphingomyelins and long saturated and monounsaturated LysoPCs, phenylalanine, butyric acid, and propionic acid levels normalized. Post-COVID-19 patients displayed a heterogeneous metabolic profile, with some showing no symptoms while others exhibiting a variable number of symptoms. Lactic acid, lactate/pyruvate ratio, ornithine/citrulline ratio, sarcosine, and arginine were identified as the most relevant metabolites for distinguishing patients with more complicated long COVID evolution. Additionally, IL-17 levels were significantly increased in these patients. Conclusions Mitochondrial dysfunction, redox state imbalance, impaired energy metabolism, and chronic immune dysregulation are likely to be the main hallmarks of long COVID even two years after acute COVID-19 infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».