Single-cell RNA sequencing of bronchoalveolar lavage fluid reveals potential increase in antigen presentation pathways and cellular immunity in airways of pulmonary long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Many patients continue to suffer residual respiratory symptoms several months following a SARS-CoV-2 infection, known as “pulmonary long COVID” (PLC), but the mechanisms remain unknown. We performed single-cell RNA-sequencing on bronchoalveolar lavage (BAL) fluid to characterize the immune cell population in PLC relative to healthy controls. BAL was obtained via bronchoscopy and washed twice with 0.4% bovine serum albumin in Dulbecco’s phosphate-buffered saline. Bioinformatic analysis was performed with Rsubread, SoupX, Scanpy, Scrublet, and Gseapy software. We characterized 116,856 cells from 5 PLC patients (4 females, age 43±10 years) and in two control groups: 1) 3 post-COVID patients without pulmonary symptoms (1 female, age 53 ±15 years), and 2) 3 never-infected controls (3 females, age 38±23 years). No residual SARS-CoV-2 mRNA was detected in any of the samples. Macrophages made up the majority of cells among all three groups (~70%). The proportions of other cell types were not significantly different between groups. However, gene set enrichment analysis revealed upregulated pathways in antigen presentation and cell cycles in the dendritic cells (p<0.001) and enrichment of cytokine- and neutrophil-mediated immune pathways in T-cells (p<0.001) from PLC samples. On the other hand, T-cells, and dendritic cells in the control groups showed enrichment in protein targeting (p<0.001) and viral pathways (p<0.001). These data suggest that the airways of PLC patients are demonstrate an ongoing heightened cellular immune response, and increased antigen presentation, even in the absence of detectable viral mRNA.
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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) | 0,002 | 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 ».