Distinct CD8 <sup>+</sup> T-cell types Associated with COVID-19 Severity in Unvaccinated HLA-A2 <sup>+</sup> Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although emerging data have revealed the critical role of memory CD8 + T cells in preventing and controlling SARS-CoV-2 infection, virus-specific CD8 + T-cell responses against SARS-CoV-2 and its memory and innate-like subsets in unvaccinated COVID-19 patients with various disease manifestations in an HLA-restricted fashion remain to be understood. Here, we show the strong association of protective cellular immunity with mild COVID-19 and unique cell types against SARS-CoV-2 virus in an HLA-A2 restricted manner. ELISpot assays reveal that SARS-CoV-2-specific CD8 + T-cell responses in mild COVID-19 patients are significantly higher than in severe patients, whereas neutralizing antibody responses against SARS-CoV-2 virus significantly correlate with disease severity. Single-cell analyses of HLA-A2-restricted CD8 + T cells, which recognize highly conserved immunodominant SARS-CoV-2-specific epitopes, demonstrate divergent profiles in unvaccinated patients with mild versus severe disease. CD8 + T-cell types including cytotoxic KLRB1 + CD8αα cells with innate-like T-cell signatures, IFNG hi ID3 hi memory cells and IL7R + proliferative stem cell-like memory cells are preferentially observed in mild COVID-19, whereas distinct terminally-differentiated T-cell subsets are predominantly detected in severe COVID-19: highly activated FASL hi T-cell subsets and early-terminated or dysfunctional IL4R + GATA3 + stem cell-like memory T-cell subset. In conclusion, our findings suggest that unique and contrasting SARS-CoV-2-specific CD8 + T-cell profiles may dictate COVID-19 severity. Abstract Figure Graphical abstract. SARS-CoV-2 epitope-specific CD8 + T-cell subtypes associated with mild or severe COVID-19 patients. Potent memory CD8 + T-cell subtypes with gene signature in mild COVID-19 patients (upper) and dysfunctional CD8 + T-cell subtypes with gene signature in severe COVID-19 patients (lower).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».