Acute Respiratory Distress Syndrome Molecular Phenotypes Have Distinct Lower Respiratory Tract Transcriptomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Two molecular phenotypes of the acute respiratory distress syndrome (ARDS) with divergent clinical trajectories and responses to therapy have been identified. Classification as “hyperinflammatory” or “hypoinflammatory” depends on plasma biomarker profiling. Limited data are available about the differences in the pulmonary biology of the molecular phenotypes. Objectives To identify differences in the pulmonary biology of ARDS molecular phenotypes Methods We compared tracheal aspirate gene expression between hyperinflammatory and hypoinflammatory phenotypes in bulk RNA sequencing (RNASeq) from coronavirus disease (COVID-19) and non–COVID-19 ARDS and single-cell RNASeq from non–COVID-19 ARDS. In a subset of subjects, we also compared plasma proteomic data. Measurements and Main Results In bulk RNASeq analyses, 1,157 genes were differentially expressed (false discovery rate < 0.1) between phenotypes in non–COVID-19 ARDS, and 85 genes were differentially expressed between phenotypes in COVID-19 ARDS. Eighteen genes were reproducibly differentially expressed between phenotypes in both cohorts, including greater expression of IL32, HSPA8, and PPP3CC in hyperinflammatory ARDS. A total of 195 pathways were reproducibly enriched across the two cohorts by gene set enrichment analysis, including greater expression of granulopoiesis, T-cell and IFN signaling, and integrated stress response pathways in hyperinflammatory ARDS. Network analysis of single-cell RNASeq in a third group of patients identified greater T-cell signaling to other immune cells in hyperinflammatory ARDS. Conclusions Hyperinflammatory and hypoinflammatory ARDS molecular phenotypes have distinct respiratory biology. Hyperinflammatory ARDS is characterized by an increased IFN-stimulated gene expression and T-cell activation in the lungs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».