SARS-CoV-2 human challenge reveals biomarkers that discriminate early and late phases of respiratory viral infections
Notice bibliographique
Résumé
Blood transcriptional biomarkers of acute viral infections typically reflect type 1 interferon (IFN) signalling, but it is not known whether there are biological differences in their regulation that can be leveraged for distinct translational applications. We use high frequency sampling in the SARS-CoV-2 human challenge model to show induction of IFN-stimulated gene (ISG) expression with different temporal and cellular profiles. MX1 gene expression correlates with a rapid and transient wave of ISG expression across all cell types, which may precede PCR detection of replicative infection. Another ISG, IFI27, shows a delayed but sustained response restricted to myeloid cells, attributable to gene and cell-specific epigenetic regulation. These findings are reproducible in experimental and naturally acquired infections with influenza, respiratory syncytial virus and rhinovirus. Blood MX1 expression is superior to IFI27 expression for diagnosis of early infection, as a correlate of viral load and for discrimination of virus culture positivity. Therefore, MX1 expression offers potential to stratify patients for antiviral therapy or infection control interventions. Blood IFI27 expression is superior to MX1 expression for diagnostic accuracy across the time course of symptomatic infection and thereby, offers higher diagnostic yield for respiratory virus infections that incur a delay between transmission and testing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».