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Enregistrement W4410273688 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5240

Single-cell Proteome Profiling Reveals Distinct Immunological Patterns in the Lungs of Patients With Acute Respiratory Distress Syndrome

2025· article· en· W4410273688 sur OpenAlexaff
Shuyang Zhang, Sebastiaan C M Joosten, L.S. Boers, Helene B. van den Heuvel, Juan J. García‐Vallejo, Tom van der Poll, Jan Willem Duitman, Lieuwe D. J. Bos

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute respiratory distressProfiling (computer programming)ProteomeRespiratory distressRespiratory systemARDSImmunologyIntensive care medicineLungBioinformaticsInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a life-threatening condition caused by diverse etiologies, typically characterized by inflammation and immune dysregulation in the lungs. A comprehensive understanding of the host immune response is essential for identifying distinct ARDS subphenotypes and has significant implications for developing targeted therapeutic interventions. However, existing studies primarily focus on immune responses in the blood. Understanding of local functional heterogeneity has largely relied on transcriptomic data, which gives a comprehensive image but may not translate into phenotypic differences at the protein level. This limitation restricts in-depth insights into immune cell functions within the lung microenvironment. In this study, we describe the alveolar immune cell composition and function at single cell level, and test differences between etiologies and between survivors and non-survivors. Methods: In this observational cohort study, bronchoalveolar lavage (BAL) fluid was collected repeatedly from mechanically ventilated patients admitted to the intensive care unit (ICU). BAL leukocytes were isolated and analyzed using high-dimensional cytometry by time-of-flight (CyTOF). A 50-marker panel was used to assess the maturity, activation states and targeted therapeutic potential of immune cells. Results: A total of 128 BAL fluid samples from 91 intubated patients were analyzed. Of these patients, 75 (82.4%) patients had ARDS, 64 (70.3%) had pneumonia, and 68 (74.7%) patients survived at 28 days post-intubation. The relative abundance of immune cell subsets did not correlate with disease etiology or survival with a predominance of immature neutrophils (CD10-) throughout all disease stages. CD64 expression was higher in neutrophils from patients with pneumonia compared to those without pneumonia (p<0.001). PD-1 expression on T cells was also higher in pneumonia patients (p<0.001). Macrophage activation, indicated by several activation markers (pJNK, iNOS, CD163), was negatively associated with mortality in ARDS patients. Similarly, neutrophils showed a decrease in activation markers (CD64, CD11b, CD45RO) in non-survivors. Conclusion: Despite the heterogenous etiology of ARDS, patients share similar frequencies of immune cell population in the lungs. However, the activation states of these immune cells vary depending on the presence of pneumonia and are associated with mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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