Dexamethasone modulates immature neutrophils and interferon programming in severe COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
While critical for host defense, innate immune cells are also pathologic drivers of acute respiratory distress syndrome (ARDS). Innate immune dynamics during COVID-19 ARDS, compared to ARDS from other respiratory pathogens, is unclear. Moreover, mechanisms underlying beneficial effects of dexamethasone during severe COVID-19 remain elusive. Using scRNA-seq and plasma proteomics, we discovered that compared to bacterial ARDS, COVID-19 was associated with distinct neutrophil polarization characterized by interferon (IFN) and prostaglandin (PG) active states. Dexamethasone during severe COVID-19 depleted circulating neutrophils, altered IFNactive neutrophils, downregulated interferon-stimulated gene, and activated IL1R2+ve neutrophils. Dexamethasone also expanded immature neutrophils expressing immunosuppressive molecules and remodeled cellular interactions by changing neutrophils from information receivers into information providers. Male patients had higher proportions of IFNactive neutrophils, preferential steroid-induced immature neutrophil expansion, and possibly different effects on outcome. Our single-cell atlas (www.biernaskielab.ca/COVID_neutrophil) defines COVID-19-enriched neutrophil states and molecular mechanisms of dexamethasone action to develop targeted immunotherapies for severe COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,018 |
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 ».