Pulmonary Fibrosis After COVID-19 is Characterized by Airway Abnormalities and Persistently Elevated CC16
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Rationale: There are no known serum biomarkers that provide mechanistic insight or prognostic enrichment for post-COVID-19 pulmonary fibrosis. Methods: We tested associations of 18 serum biomarkers of inflammation, aging, endothelial activation, pulmonary epithelial function, fibrosis, and fibrinolysis with fibrotic patterns (reticulation, traction bronchiectasis, or honeycombing) on thoracic CT scans 4-months, 15-months, and 3-years post-hospitalization in a New York City-based discovery cohort of severe-to-critical COVID-19 survivors, and externally validated findings in two Canadian cohorts of moderate-to-severe COVID-19 survivors. In the discovery cohort, we radiographically validated a dose-response effect of the biomarker with airway-to-lung ratio. We discovered the pulmonary source of the identified biomarker via single-cell RNA sequencing (scRNAseq) of COVID-19 survivor transbronchial lung biopsies obtained 4-years after COVID-19 hospitalization and immunofluorescent analysis of COVID-19 lung explants. Findings: Among 150 discovery cohort participants, only higher levels of circulating club-cell secretory protein-16 (CC16) at hospital discharge, 4-months, 15-months, and 3-years were associated with thoracic CT fibrotic patterns (Fig. 1A). Higher CC16 levels were associated with thoracic CT fibrotic patterns in two validation cohorts (n=56 and n=37) (Fig. 1B and C). CC16 levels were linearly associated with larger airway-to-lung ratio. scRNAseq revealed increased SCGB1A1 expression (gene encoding CC16) in epithelial cells in COVID-19 survivors with fibrosis (Fig. 1D), and immunofluorescence demonstrated 3-fold more CC16/MUC5B co-expressing cells in respiratory bronchioles of COVID-19 lung explants with fibrosis (Fig. 1E and F). Conclusion: Higher CC16 levels are consistently associated with CT fibrotic patterns for up to 3-years among adult survivors of moderate-to-critical COVID-19. Elevated CC16 reflects dysregulated airway epithelial progenitor cell remodeling and increased CC16/MUC5B pro-fibrotic signaling in respiratory bronchioles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».