Toward precision medicine: Inflammatory nasal epithelial transcriptomic profiles in long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Rationale and objectives Little is known about the role of the nasal epithelium in long COVID. This study aimed to assess nasal epithelial transcriptomes of long COVID(LC) patients to unravel pathophysiological mechanisms for disease management. Methods Medical data and transcriptomes were obtained from participants in the ‘Precision Medicine for more Oxygen'(P4O2) COVID-19 cohort, at 3-6(n=40) and 12-18(n=15) months post-COVID. Cell type frequencies were estimated by deconvolution from a single-cell dataset. Hierarchical clustering identified transcriptomic clusters and cellular clusters from which differences in gene expression, gene set enrichment and pulmonary phenotypes were assessed. Functional validation was performed using CRISPR-Cas9 gene editing and in vitro assays in primary mutant nasal epithelium and gene expression comparisons were made to healthy controls(n=51). Results At 3-6 and 12-18 months, transcriptomes associated with inflammatory pathways(padj<0.05). Transcriptomic and cellular clusters were identified and were related to inflammation and ciliogenesis(padj<0.05). Comparison of transcriptomes of patients with and without pulmonary radiological abnormalities resulted in 613 significantly differentially expressed genes(padj<0.05). Upregulated inflammatory genes were observed in patients with abnormalities. SMURF1 expression was significantly increased in patients with compared to those without abnormalities and healthy controls. SMURF1 -/- mutant nasal epithelial cells produced significantly lower levels(p<0.05) of pro-inflammatory cytokines upon virus exposure compared to controls. Conclusion Nasal epithelium in LC exhibits persistent inflammatory states. SMURF1 upregulation potentially contributes to an exacerbated inflammatory state in nasal epithelium of patients with radiological abnormalities. This study demonstrates the importance of understanding these inflammatory profiles within a clinical context and emphasizes the need for further assessment and validation of SMURF1 's role in LC.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».