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Enregistrement W4386603449 · doi:10.3389/fimmu.2023.1212745

Mild to moderate post-COVID-19 alters markers of lymphocyte activation, exhaustion, and immunometabolic responses that can be partially associated by physical activity level— an observational sub-analysis fit- COVID study

2023· article· en· W4386603449 sur OpenAlexaff
Bruna Spolador de Alencar Silva, Telmo Pereira, Luciéle Guerra Minuzzi, Camila S. Padilha, Caíque Figueiredo, Tiago Olean‐Oliveira, Ivete Vera Medeiros dos Santos, Ana Elisa von Ah Morano, Osmar Marchioto Júnior, José Procópio Jabur Ribeiro, Vanessa Ribeiro dos Santos, Marília Seelaender, Alexandre Abílio de Souza Teixeira, Ronaldo Vagner Thomatieli dos Santos, Valdir de Aquino Lemos, Ana Paula Coelho Figueira Freire, Gilson Pires Dorneles, Bruna Marmett, André Olean‐Oliveira, Marcos F.S. Teixeira, Patrícia Monteiro Seraphim, Armando Caseiro, Ricardo A. Pinho, Hashim Islam, Jonathan P. Little, Karsten Krüger, José Cesar Rosa Neto, Manuel J. Coelho‐e‐Silva, Fábio Santos Lira

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMedicineInternal medicineImmune systemLymphocyteCD8ImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim This study aimed to evaluate if physical activity is associated with systemic and cellular immunometabolic responses, in young adults after mild-to-moderate COVID-19 infection. Methods Mild- to- moderate post-COVID-19 patients (70.50 ± 43.10 days of diagnosis; age: 29.4 (21.9– 34.9) years; BMI: 25.5 ± 4.3 kg m 2 n = 20) and healthy age-matched controls (age: 29.3 (21.2 – 32.6) years; BMI: 25.4 ± 4.7 kg m 2 ; n = 20) were evaluated. Physical activity levels (PAL), body composition, dietary habits, muscular and pulmonary function, mental health, sleep quality, metabolic parameters, immune phenotypic characterization, stimulated whole blood and PBMC culture (cytokine production), mRNA, and mitochondrial respiration in PBMCs were evaluated. Results The post-COVID-19 group exhibited lower levels of moderate to vigorous physical activity (MVPA) (p = 0.038); therefore, all study comparisons were performed with adjustment for MVPA. Post-COVID-19 impacted the pulmonary function (FEV1, FEV1%pred, FVC, and FVC %pred) compared with the control (p adjusted by MVPA (p adj) <0.05). Post-COVID-19 exhibited lower levels of serum IL-6 (p adj <0.01), whereas it showed higher serum IL-10, triglyceride, leptin, IgG, ACE activity, TNFRSF1A, and PGE 2 (p adj <0.05) levels compared with controls. Post-COVID-19 presented a lower percentage of Treg cells (p adj = 0.03) and altered markers of lymphocyte activation and exhaustion (lower CD28 expression in CD8 + T cells (p adj = 0.014), whereas CD4 + T cells showed higher PD1 expression (p adj = 0.037)) compared with the control group. Finally, post- COVID-19 presented an increased LPS-stimulated whole- blood IL-10 concentration (p adj <0.01). When exploring mitochondrial respiration and gene expression in PBMCs, we observed a higher LEAK state value (p adj <0.01), lower OXPHOS activity (complex I) (p adj = 0.04), and expression of the Rev-Erb-α clock mRNA after LPS stimulation in the post-COVID-19 patients than in the control (p adj <0.01). Mainly, PAL was associated with changes in IL-10, triglyceride, and leptin levels in the plasma of post-COVID-19 patients. PAL was also associated with modulation of the peripheral frequency of Treg cells and the expression of PD-1 in CD8+ T cells, although it abrogated the statistical effect in the analysis of TNF-α and IL-6 production by LPS- and PMA-stimulated PBMC of post-COVID-19 patients. Conclusion Young adults after mild-to-moderate SARS-CoV-2 infection appeared to have lower physical activity levels, which can be associated with clinical and immunometabolic responses in a complex manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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