Differential Gene Expression in the Upper Respiratory Tract following Acute COVID-19 Infection in Ambulatory Patients That Develop Long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-acute sequelae of COVID-19, or long COVID, is a condition characterized by persistent COVID-19 symptoms. As long COVID is defined by clinical criteria after an elapsed period, an opportunity for early intervention may aid in future prophylactic approaches; however, at present, the pathobiological mechanisms are multifactorial. By analyzing early virally infected upper respiratory tract tissue prior to eventual clinical diagnosis, it may be possible to identify biomarkers of altered immune response to facilitate future studies and interventions. Methods: This is a sub-group analysis of samples collected from those with confirmed COVID-19. RNA extraction from nasopharyngeal/mid-turbinate samples, sequencing, and bioinformatic analysis were performed to analyze long COVID and non-long COVID cohorts at day 14 post infection. Differences in mean viral load at various timepoints were analyzed as well as serological data. Results: We identified 26 upregulated genes in patients experiencing long COVID. Dysregulated pathways including complement and fibrinolysis pathways and IL-7 upregulation. Additionally, genes involved in neurotransmission were dysregulated, and the long COVID group had a significantly higher viral load and slower viral clearance. Conclusions: Uncovering early gene pathway abnormalities associated with eventual long COVID diagnosis may aid in early identification. We show that, post acute infection, in situ pathogenic deviations in viral response are associated with patients destined to meet consensus long COVID diagnosis that is entirely dependent on clinical factors. These results identify an important biological temporal window in the natural history of COVID-19 infection and long COVID pathogenesis amenable to testing from standard-of-care upper respiratory tract specimens.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».