Role of senescent CD4+ T cells in breakthrough infection of the new variant strain of SARS-CoV-2 in elderly patients
Notice bibliographique
Résumé
In late 2022, Beijing, China saw a large-scale BF.7 Omicron variant breakthrough infection. However, the impact of COVID-19 vaccines on elderly breakthrough-infected patients’ antibodies and immune cells response was unclear. We recruited 329 inpatients over 65 with BF.7 breakthrough infections. We analyzed the link between vaccination and survival in 67 sampled patients, investigating changes in antibody levels, cytokine profiles, as well as immune phenotypes. Experiments revealed that while vaccination could raise antibody levels in the elderly, it showed no significant neutralizing activity against the emerging COVID-19 variant XBB. Flow cytometry showed vaccination increased the proportion of CD4 + senescent T cells. Moreover, we found that elevated frequencies of CD4 + Tsens cells were associated with reduced antigen-specific CD4 + T cell activation, diminished IL-2 production, and lower proportions of Tfh cells, which ultimately leading to impaired neutralizing antibody production, particularly against new emerging variants. We found the immunological efficacy of inactivated vaccines in elderly patients is influenced by the proportion of CD4 + senescent T cells. Future elderly vaccination strategies need optimization in dose number and timing, and future vaccine design should aim to minimize the generation of CD4 + senescent T cells.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».