Single-cell multi-omics show disruption of blood and airway T-cells in pulmonary long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Approximately 10% of individuals who recover from COVID-19 experience residual respiratory symptoms impacting their quality of life, but the mechanisms behind pulmonary long COVID (PLC) are largely unknown. Objectives We characterized airway and circulating immune cells in patients with and without PLC. Methods Participants were recruited and allocated into two groups: 1) PLC, defined by a St. George’s Respiratory Questionnaire (SGRQ) total score of >10 at least three months following an acute SARS-CoV-2 infection with self-reported new or worsening symptoms, and 2) controls, defined by SGRQ =<10 with or without a prior history of COVID. We performed research bronchoscopy and obtained bronchoalveolar lavage (BAL) in seven PLC patients and seven age- and sex-matched control subjects. Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) was performed on the BAL cells. Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were cryopreserved in 30 participants (17 PLC, 13 controls) for proteomic analysis. Serum was submitted for microarray detection of auto-IgG antibodies. Methods We annotated 105,836 cells using scRNAseq and found that CD4+ T-cells were credibly increased in participants with PLC. scRNAseq also revealed up-regulation of anti-viral pathways including those related to interferon signaling in T-cells as well as antigen presenting cells. In PBMCs, T-cells expressing both CD4 and CD8 were elevated in PLC participants. Autoantibodies targeting genomic DNA, collagen II, and TIF-gamma were significantly increased in PLC patients. Conclusions PLC is associated with dysregulation of T-cell mediated immunity, which may be related to autoimmunity. These cells represent potential novel therapeutic targets in patients suffering from PLC.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».