LSC - 2025 - Targeting the Fibrotic Phase of Diffuse Alveolar Damage: Early Pathways for Post-COVID-19 pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-COVID-19 fibrosis affects some patients after the acute phase, activating transcripts that drive extracellular matrix(ECM) deposition and tissue remodeling. Understanding the molecular pathways in early fibrosis is essential to prevent post-COVID-19 fibrotic complications. Aims: To identify transcripts and molecular pathways involved in post-COVID-19 fibrosis. Methods: Minimally invasive autopsies were performed on 47 +COVID-19 patients from May to July 2020. Clinical data were collected, and histopathological analysis with PicroSirius Red staining was performed. RNA-Seq was conducted on 32 COVID-19 samples and 6 control (non-neoplastic lung tissue), followed by bioinformatic analysis, including DESeq2 for differential expression(DE), GSEA and Enrichr. Results: Patients had a mean age of 67yo. Histological analysis showed both acute and chronic changes: 1) acute fibrinous organization, alveolar hemorrhage, hyaline membranes, and thrombus formation; and 2) fibrotic pattern in 87% with septal thickening and significantly higher collagen deposition than controls(p<0.05). DESeq2 analysis identified 1,592 DE genes(padj<0.01). Functional enrichment analysis revealed enrichment in collagen biosynthesis and ECM organization (p<0.001), while GSEA highlighted epithelial-mesenchymal transition and angiogenesis(p<0.001). Conclusions: The fibrotic phase of diffuse alveolar damage in COVID-19 results from activated molecular pathways that drive parenchymal remodeling and ECM deposition, indicating potential biomarkers and therapeutic targets for preventing post-COVID fibrosis. Funding: FAPESP 21/09024-6; 23/10184-3; 20/13370-4; 22/02821-0; CNPq 310415/2021-7.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».