Critical COVID-19 disease explained by type I interferon autoantibodies found in patients within the Military Health System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neutralizing auto-antibodies (auto-Abs) that target type I interferons (IFN), a group of cytokines that induce innate immune responses upon viral infection, are found within approximately 10–20% of patients with critical COVID-19. We sought to determine if neutralizing type I IFN auto-Abs contribute to severe COVID-19 in patients within the Military Health System (MHS). The Epidemiology, Immunology, and Clinical Characteristics of Emerging Infectious Diseases with Pandemic Potential (EPICC) cohort collected demographic data, clinical data and sera from SARS-CoV-2 infected patients enrolled across 10 U.S. military treatment facilities. We screened sera collected <21 days post-symptom onset from 214 COVID-19 inpatients and 312 COVID-19 outpatients for IFN auto-Ab positivity and neutralizing activity using Luminex and intracellular flow cytometry, respectively. Similar to previous reports, we detected neutralizing auto-Abs against IFN-α and/or IFN-ω in a significantly higher frequency of inpatients (9 total, 4.2%) versus outpatients (1, 0.32%) (p=0.009). Remarkably, IFN auto-Abs persisted 6–12 months post-infection in most inpatients, including several with a prior history of autoimmune disease. Among inpatients, multivariate logistic regression analyses demonstrated that type I IFN auto-Abs were associated with a greater risk of severe and critical COVID-19 (adjusted odds ratio (aOR) = 16.40 and 6.44, respectively) after adjusting for age, sex and comorbidity burden. Our results confirm a robust association between critical COVID-19 and the presence of type I IFN auto-Abs, which may predispose to other severe respiratory viral infections that cause substantial morbidity and mortality in the MHS. This work was supported by awards from the Defense Health Program (HU00012020067) and the National Institute of Allergy and Infectious Disease (HU00011920111). The protocol was executed by the Infectious Disease Clinical Research Program (IDCRP), a Department of Defense (DoD) program executed by the Uniformed Services University of the Health Sciences (USUHS) through a cooperative agreement by the Henry M. Jackson Foundation for the Advancement of Military Medicine, Inc. (HJF).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».