Human SARS-CoV-2 challenge uncovers differences in local and systemic cellular responses associated with protection from infection and distinct infection states
Notice bibliographique
Résumé
Despite the rapid global COVID-19 research effort, our understanding of how and why some people go on to develop an infection upon SARS-CoV-2 viral exposure, whilst others do not, remains limited. The world’s first Human COVID-19 Challenge Study offers a unique opportunity to delineate the differences in the cellular dynamics between abortive, transient, and sustained infection groups. Matched nasopharyngeal and blood samples were collected at 6-7 timepoints (pre-infection to 28 days post-infection) from 16 healthy seronegative individuals inoculated with pre-alpha SARS-CoV-2 and processed for multi-omic single cell analysis (n=181). Our data revealed dozens of rapid and highly dynamic changes in cell type proportions and cellular response states in the epithelium and immune cells associated with specific timepoints and infection status. We observed an interferon response in blood that preceded that in the nasopharynx, with a rapid local infiltration of immune cells in transiently infected participants. Several early anti-viral ciliated cell responses were also identified, with non-productive infections in the resident T cells and macrophages. A high expression of HLA-DQA2 pre-inoculation was associated with protection. Lastly, we described a subpopulation of acutely activated T cells, clonally expanded and carrying convergent SARS-CoV-2 TCR motifs. Overall, our detailed time series data (covid19cellatlas.org) can serve as a “Rosetta stone” for epithelial and immune cell responses and reveals early dynamic responses associated with protection from infection, providing insights to further aid treatment and vaccine design.
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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 | 0,001 |
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 ».