Acute Respiratory Illness Is Associated with Memory T Cell Differentiation and Other Immune Cell Changes in an Age-Associated Manner
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory viruses such as influenza are encountered multiple times through infection and/or vaccination and thus have the potential to shape immune cell phenotypes over time. In particular, memory T cell compartments may be affected, as both CD4+ and CD8+ T cell responses likely contribute to viral control. In this study, we assessed immune phenotypes using cytometry by time of flight in the peripheral blood of 22 humans with acute respiratory illness and 22 age-matched noninfected controls. In younger infected individuals (1-19 y of age), we found decreased B and NK cell frequencies and a shift toward more effector-like CD4+ and CD8+ T cell phenotypes, compared with young healthy controls. Significant differences between noninfected and infected older individuals (30-74 y of age) were not seen. We also observed a decrease in naive CD4+ T cells and CD27+CD8+ T cells as well as an increase in effector memory CD8+ T cells and NKT cells in noninfected individuals with age. When cell frequencies were regressed against age for infected versus noninfected subjects, significant differences in trends with age were observed for multiple cell types. These included B cells and various subsets of CD4+ and CD8+ T cells. We conclude that acute respiratory illness drives T cell differentiation and decreases circulating B cell frequencies preferentially in young compared with older individuals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».