Excess of body weight is associated with accelerated T-cell senescence in hospitalized COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several risk factors have been involved in the poor clinical progression of coronavirus disease-19 (COVID-19), including ageing, and obesity. SARS-CoV-2 may compromise lung function through cell damage and paracrine inflammation; and obesity has been associated with premature immunosenescence, microbial translocation, and dysfunctional innate immune responses leading to poor immune response against a range of viruses and bacterial infections. Here, we have comprehensively characterized the immunosenescence, microbial translocation, and immune dysregulation established in hospitalized COVID-19 patients with different degrees of body weight. Results Hospitalised COVID-19 patients with overweight and obesity had similarly higher plasma LPS and sCD14 levels than controls (all p < 0.01). Patients with obesity had higher leptin levels than controls. Obesity and overweight patients had similarly higher expansions of classical monocytes and immature natural killer (NK) cells (CD56 + CD16 − ) than controls. In contrast, reduced proportions of intermediate monocytes, mature NK cells (CD56 + CD16 + ), and NKT were found in both groups of patients than controls. As expected, COVID-19 patients had a robust expansion of plasmablasts, contrasting to lower proportions of major T-cell subsets (CD4 + and CD8+) than controls. Concerning T-cell activation, overweight and obese patients had lower proportions of CD4 + CD38 + cells than controls. Contrasting changes were reported in CD25 + CD127 low/neg regulatory T cells, with increased and decreased proportions found in CD4 + and CD8 + T cells, respectively. There were similar proportions of T cells expressing checkpoint inhibitors across all groups. We also investigated distinct stages of T-cell differentiation (early, intermediate, and late-differentiated – TEMRA). The intermediate-differentiated CD4 + T cells and TEMRA cells (CD4 + and CD8 + ) were expanded in patients compared to controls. Senescent T cells can also express NK receptors (NKG2A/D), and patients had a robust expansion of CD8 + CD57 + NKG2A + cells than controls. Unbiased immune profiling further confirmed the expansions of senescent T cells in COVID-19. Conclusions These findings suggest that dysregulated immune cells, microbial translocation, and T-cell senescence may partially explain the increased vulnerability to COVID-19 in subjects with excess of body weight.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».