Integrated immune, hormonal, and transcriptomic profiling reveals sex-specific dysregulation in long COVID patients with ME/CFS
Notice bibliographique
Résumé
Long COVID (LC) manifests with sex-specific differences, particularly in those with myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS). Our study reveals that female LC patients (LCF) with ME/CFS show a shift toward myelopoiesis, reduced lymphocytes, increased neutrophils/monocytes, and depleted regulatory T cells—suggesting persistent immune activation. Elevated CD71 + erythroid cells and disrupted erythropoiesis contribute to fatigue and tissue damage in LCF. Cytokine profiling indicates a stronger pro-inflammatory response in LCF compared to males (LCM), along with markers of gut barrier dysfunction. Hormonal analysis shows reduced testosterone in LCF and estradiol in LCM. Transcriptomic data reveal neuroinflammatory signatures in LCF, potentially explaining cognitive symptoms. We also identify biomarkers that distinguish LCF from LCM and correlate with sex-specific clinical symptoms. Overall, LC with ME/CFS is characterized by sex-specific immune, hormonal, and transcriptional alterations, with females exhibiting more severe inflammation. These insights underscore the need for sex-tailored interventions, including consideration of hormone replacement therapy.
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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 ».