Kinome and phosphoproteome reprogramming underlies the aberrant immune responses in critically ill COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The SARS-CoV-2 infection elicits comprehensive host immune reactions and causes severe diseases in some individuals. However, the molecular basis underlying the excessive, yet non-productive immune responses in severe COVID-19 is not fully understood. To address this, we compared the peripheral blood mononuclear cell (PBMC) proteome and phosphoproteome of sepsis patients positive or negative for SARS-CoV-2 and healthy subjects by quantitative mass spectrometry. We show here that the COVID-19 PBMC proteome and phosphoproteome undergo dynamic changes during disease progression, and the corresponding protein or phosphoprotein signatures can distinguish longitudinal disease states. Furthermore, SARS-CoV-2 infection leads to a global reprogramming of the kinome and the phosphoproteome, resulting in defective adaptive immune response mediated by B and T lymphocytes, compromised innate immune responses involving the SIGLEC and SLAM family of immunoreceptors, and excessive cytokine-JAK-STAT signaling. Besides uncovering the host proteome and phosphoproteome aberrations caused by SARS-CoV-2, our work has recapitulated several reported therapeutic targets for COVID-19 and identified numerous new ones, including the kinases PKG1, CK2, ROCK1/2, GRK2, SYK, JAK2/3, TYK2, DNA-PK and the cytokine IL-12. FUNDING. Ontario Research Fund (ORF)-COVID-19 Rapid Research Fund.
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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 ».