Divergent biological pathways distinguish community-acquired pneumonia from COVID-19 despite similar plasma cytokine profiles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary infections, ranging from mild respiratory issues to severe multiorgan failure, pose a major global health threat. The immune response in community-acquired pneumonia (CAP) and COVID-19 influences disease severity and outcomes, but molecular pathogenesis differs across pathogens. Comparisons of plasma cytokine profiles between CAP and COVID-19 are limited. Analyzing these profiles with machine learning and bioinformatics could reveal subtle patterns and improve our understanding of immune responses in both conditions. METHODS: We conducted a novel case-control study to profile cytokine levels in patients with CAP and COVID-19. Age- and sex-matched cohorts included 39 patients with CAP, 39 with COVID-19, and 20 healthy controls. We measured 384 plasma cytokine levels using proximity extension assays and analyzed differences between cohorts with conventional statistical methods, bioinformatics and machine learning. RESULTS: Median ages of the cohorts were comparable (P = 0.797). COVID-19 patients exhibited a higher prevalence of hematologic disease (P = 0.047), increased corticosteroid use (P = 0.040), and reduced antibiotic use (P = 0.012). Clinical outcomes, including mortality, ICU admission, invasive mechanical ventilation, renal replacement therapy, acute respiratory distress syndrome, and acute kidney injury, were similar between groups. Both cohorts showed comparable absolute circulating cytokine profiles but distinct profiles relative to healthy controls. Machine learning identified a model of twelve cytokines that distinguished CAP from COVID-19 with a classification accuracy of 0.71 (SD 0.20). Gene ontology and enrichment analysis revealed differences in cytosolic and nuclear functions, intracellular signaling, stress responses, and cell cycle processes between patient cohorts and healthy controls. Enriched GO pathways showed that CAP pathways were positively associated with leukocyte counts and ARDS development, while COVID-19 pathways were negatively associated with ARDS and positively with platelet counts. CONCLUSIONS: This case-control study provides insights into cytokine profiles related to CAP and COVID-19 pathogenesis. Although absolute circulating cytokine levels showed no significant differences between the groups, machine learning identified a model of twelve proteins that effectively distinguished the cohorts. Gene ontology and enrichment analyses also revealed distinct dysregulated pathways with differing associations with clinical variables in each cohort. These findings underscore the complexity and variability of cytokine responses in pulmonary infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».