Gene Polymorphisms of Epithelial Cell-Derived Alarmins and Their Effects on Protein Levels and Disease Severity in Patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: The immune response in COVID-19 is characterized by the release of alarmin cytokines, which play crucial roles in immune activation and inflammation. The interplay between these cytokines and genetic variations may influence disease severity and outcomes, while sex differences might further contribute to variations in the immune response. Methods: We measured the levels of alarmin cytokines in a cohort of COVID-19 and non-COVID-19 patients using a sensitive Meso Scale Discovery system. Additionally, we conducted an SNP analysis to identify genetic variations within the IL-33 and TSLP genes. The association between these genetic variations, cytokine production, and COVID-19 severity was examined. Results: Our findings revealed elevated levels of IL-33 and IL-25 in COVID-19-positive patients compared to COVID-19-negative patients (p < 0.05), indicating their potential as therapeutic targets for disease modulation. Moreover, a minor allele within the IL-33 gene (rs3939286) was found to be associated with a protective effect against severe COVID-19 (p < 0.05), and minor alleles of the TSLP gene (rs2289276 and rs13806933) were found to significantly reduce TSLP protein levels in serum (p < 0.05). Sex-specific effects of TSLP and IL-33 SNPs were observed, suggesting a potential influence of sex hormones and genetic variations on the regulation of cytokine production. Conclusion: The present study highlights the importance of alarmin cytokines and genetic variations in COVID-19 severity, providing valuable insights into personalized treatment approaches. Our results suggest that targeting alarmin cytokines may offer potential therapeutic benefits in managing COVID-19. Furthermore, the sex-specific effects of genetic variations emphasize the need to consider individual genetic profiles and sex differences when designing targeted interventions.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 ».