Human Alveolar Macrophages Detect SARS‐CoV‐2 Envelope Protein Through TLR2 and TLR4 and Secrete Cytokines in Response
Notice bibliographique
Résumé
Alveolar macrophages (AMs) are the most numerous immune cells of the lung and are the resident, sentinel lung immunocytes that summon trafficking immune cells to the compartment. Immune profiling of AMs from COVID-19 patients implicates AMs in the immune circuits that drive pulmonary inflammation in severe COVID-19 infection. However, little is known about human AM responses to SARS-CoV-2 proteins, such as the spike protein and envelope protein. We aimed to understand if human AMs recognize SARS-CoV-2 proteins and how they respond. We found that human AMs do not sense SARS-CoV-2 spike protein but do sense envelope protein via the pattern recognition receptors TLR2 and TLR4, secreting IL-1β, IFNγ, IL-12p70, IL-6, and TNFα in response. AMs from donors over the age of 70 years produced significantly more cytokines than those from younger patients following stimulation with SARS-CoV-2 envelope protein. AMs from current smokers had lower cytokine secretion. This is the first report of human AMs producing cytokines in response to SARS-CoV-2 proteins and the first to correlate those responses with clinical risk factors. These results may partly explain why older adults are at such high risk of severe lung inflammation in COVID-19.
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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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».