The cellular and molecular cardiac tissue responses in human inflammatory cardiomyopathies after SARS-CoV-2 infection and COVID-19 vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myocarditis, characterized by inflammatory cell infiltration, can have multiple etiologies, including severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection or, rarely, mRNA-based coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination. The underlying cellular and molecular mechanisms remain poorly understood. In this study, we performed single-nucleus RNA sequencing on left ventricular endomyocardial biopsies from patients with myocarditis unrelated to COVID-19 (Non-COVID-19), after SARS-CoV-2 infection (Post-COVID-19) and after COVID-19 vaccination (Post-Vaccination). We identified distinct cytokine expression patterns, with interferon-γ playing a key role in Post-COVID-19, and upregulated IL16 and IL18 expression serving as a hallmark of Post-Vaccination myocarditis. Although myeloid responses were similar across all groups, the Post-Vaccination group showed a higher proportion of CD4+ T cells, and the Post-COVID-19 group exhibited an expansion of cytotoxic CD8+ T and natural killer cells. Endothelial cells showed gene expression changes indicative of vascular barrier dysfunction in the Post-COVID-19 group and ongoing angiogenesis across all groups. These findings highlight shared and distinct mechanisms driving myocarditis in patients with and without a history of SARS-CoV-2 infection or vaccination.
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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) | 0,001 | 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 ».