Reduced IFNL1 and/or IFNL2, but not IFNL3 is associated with worse outcome in patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The recent pandemic was caused by the emergence of a new human pathogen, SARS-CoV-2. While the rapid development of many vaccines provided an end to the immediate crisis, there remains an urgent need to understand more about this new virus and what constitutes a beneficial immune response in terms of successful resolution of infection. Indeed, this is key for development of vaccines that provide long lasting protective immunity. The interferon lambda (IFNL) family of cytokines are produced early in response to infection and are generally considered anti-viral and beneficial. However, data regarding production of IFNL cytokines in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients is highly variable, and generally from underpowered studies. In this study, we measured all three IFNL1, IFNL2, and IFNL3 cytokines in plasma from a well characterized, large COVID-19 cohort (n = 399) that included good representation from patients with a more indolent disease progression, and hence a beneficial immune response. While all three cytokines were produced, they differed in both the frequency of expression in patients, and the levels produced. IFNL3 was produced in almost all patients but neither protein level nor IFNL3/IFNL4 single nucleotide polymorphisms were associated with clinical outcome. In contrast, both IFNL1 and IFNL2 levels were significantly lower, or absent, in plasma of patients that had a more severe disease outcome. These data are consistent with the concept that early IFNL1 and IFNL2 cytokine production is protective against SARS-CoV-2 infection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».